Hazardous Cannabis Use Among University Students: Understanding Differences in Modes, Patterns, and Motivations Related to Use
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives: Cannabis is commonly consumed by young adults, and frequency is an important component of hazardous cannabis use. Most Canadian data on this topic have been gathered by general population-based health surveys, focusing on methods, patterns and reasons for cannabis consumption. This study seeks to uncover how these factors predict hazardous cannabis use post-legalization, and how these relationships differ by gender. Methods: We conducted an online survey of 744 Carleton University undergraduate students aged 17 to 29 between February and April 2020. The survey included demographics, the Cannabis Use Disorders Identification Test Revised (CUDIT-R), and the Cannabis Use Questionnaire (CUQ), an instrument that collects data relating to usage patterns, motivations, and context. Logistic regression was used to investigate which factors were related to hazardous use with adjustment for confounding variables. Results: Of the respondents, 52.4% (n = 390) reported past-month cannabis use, with 44.8% (n = 175) of those using cannabis in the past month exhibiting hazardous patterns. After adjusting for gender and age, the odds of hazardous cannabis use were greater among those with a younger age of first use; with more frequent cannabis use; using dried cannabis; using multiple cannabis products; typically using cannabis alone or both alone and with others; and using cannabis to cope (odds ratio: 4.01, 95% CI:2.32–6.93) or for boredom (odds ratio: 3.58, 95% CI: 1.47–8.76) compared with recreational use. Conclusions: This research reveals novel predictors of hazardous cannabis use among university students postlegalization. Our data may be used to guide future public health messaging to young adults. Objectifs: Le cannabis est couramment consommé par les jeunes adultes, et la fréquence est un élément important de la consommation dangereuse de cannabis. La plupart des données canadiennes sur ce sujet ont été recueillies dans le cadre d’enquêtes générales sur la santé de la population, axées sur les méthodes, les habitudes et les raisons de la consommation de cannabis. Cette étude cherche à découvrir comment ces facteurs prédisent la consommation dangereuse de cannabis après la légalisation, et comment ces relations diffèrent selon le sexe. Méthodes: Nous avons mené une enquête en ligne auprès de 744 étudiants de premier cycle de l’Université de Carleton âgés de 17 à 29 ans entre février et avril 2020. L’enquête comprenait des données démographiques, le Cannabis Use Disorders Identification Test Revised (CUDIT-R) et le Cannabis Use Questionnaire (CUQ), un instrument qui recueille des données relatives aux habitudes de consommation, aux motivations et au contexte. Une régression logistique a été utilisée pour déterminer les facteurs liés à une consommation dangereuse, après ajustement des variables confusionnelles. Résultats: Parmi les personnes interrogées, 52,4% (n = 390) ont déclaré avoir consommé du cannabis au cours du dernier mois, et 44,8% (n = 175) d’entre elles présentaient des comportements dangereux. Après ajustement en fonction du sexe et de l'âge, la probabilité d’une consommation dangereuse de cannabis était plus élevée chez les personnes dont l'âge de la première consommation était plus jeune, qui consommaient plus fréquemment du cannabis, qui utilisaient du cannabis séché, qui consommaient plusieurs produits de cannabis, qui consommaient généralement du cannabis seul ou à la fois seul et avec d’autres personnes, et qui consommaient du cannabis pour faire face à une situation (OR:4,01, 95% CI:2,32–6,93) ou par ennui (OR:3,58, 95% CI:1,47–8,76) par rapport à la consommation récréative. Conclusions: Cette étude révèle de nouveaux prédicteurs de la consommation dangereuse de cannabis chez les étudiants universitaires après la légalisation. Nos données peuvent être utilisées pour orienter les futurs messages de santé publique destinés aux jeunes adultes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».