Mental Health and Academic Outcomes Associated with Cannabis Use in First Year Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Canada is amongst the countries with the highest prevalence of cannabis use is in adolescents and young adults. Early adulthood is a critical period for brain and psychosocial development and coincides with the transition to higher education. Although some negative effects of cannabis on cognition and mental health have been demonstrated in the general population of young people, limited studies have examined this relationship in youth transitioning to higher education. To address this knowledge gap, this thesis describes cannabis use patterns in undergraduate students at entry to university, maps changes in cannabis use over the first academic year and examines the association between cannabis use and symptoms of common mental health problems and academic performance. Data from the biannual Queen’s U-Flourish Student Well-being Survey completed at the start and completion of first year (2021-2023 academic years) was used for the analyses. Frequency of cannabis use was self-reported and the following validated screening measures assessed common mental health challenges: GAD-7 (anxiety), PHQ-9 (depression), SCI-8 (sleep), and SWEMWBS (well-being). At university entry, 20% of students reported at least monthly cannabis use. Of students who reported using cannabis at entry to university, approximately half increased their frequency of use over the academic year. Students with a prior mental illness diagnosis reported more frequent cannabis use (≥3 times per week) than those without a lifetime diagnosis (8.3% vs 2.4%, p<.0001). At school entry, frequent cannabis use was associated with a significantly increased risk of depression (RR: 1.17, 95% CI: 1.06-1.29) and low well-being (RR: 1.57, 95% CI: 1.21-2.04) compared to non-users. Students using cannabis frequently at entry had lower mean cumulative GPA at end of the year (β= -0.26, 95% CI: -0.40 to -0.12). This study underscores the potential risks of frequent cannabis use in first-year undergraduates based on its associations with increased depressive symptoms, lower well-being, and poorer academic performance. Findings support the importance of developing effective health promotion targeting prevention of cannabis use during the transition to university. Future studies investigating amounts, potencies, and motivations for cannabis use could clarify mechanisms driving associated negative effects on mental health and academic outcomes.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».