Hazardous Cannabis Use Among University Students: Understanding Differences in Modes, Patterns, and Motivations Related to Use
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Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".