Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

# 健康科学# 中毒医学

中学生の間で増えてる電子タバコの使用

研究が若いティーンの電子タバコ使用に影響を与える要因を明らかにした。

― 1 分で読む


ティーンズのベイプ:増えてティーンズのベイプ:増えてる心配事するリスクや影響を明らかにしたよ。新しい研究がティーンの電子タバコ使用に関
目次

若者の間での電子タバコの使用は、アメリカで深刻な問題になってるよ。多くのティーンが従来のタバコよりも電子タバコを選んでるから、健康の専門家たちが心配してるんだ。電子タバコを使ってるティーンの数が急激に増えてて、研究者たちはそのリスクについての情報を集めるのに苦労してる。

従来のタバコを吸うティーンが減る中で、電子タバコの使用が若者がニコチンを摂取する最も一般的な方法になってる。ティーンがなぜ電子タバコを使うのかを理解するために、研究者は家族、友達、コミュニティなど、彼らの生活のさまざまな影響を調べてるんだ。現在の研究は主に高校生に焦点を当てていて、若いティーンについてはあまり知られてない。

若いティーンが電子タバコを使い始める理由を探ることは、特に中学校から高校にかけての使用が増加する前に予防対策に役立つかもしれない。電子タバコ使用に関連するさまざまな要因を調べるために新しい方法が使われてる。

研究概要

この研究は、中学生の電子タバコ使用に影響を与えるさまざまな要因を調査してる。研究者たちは、多くの個人的および社会的要因を同時に考慮するために、高度なデータ分析技術を使ったんだ。

過去の研究では、学校での成績や物質使用に対する態度などの個人の特性や、友達からのプレッシャーや家族の行動といった社会的影響が、ティーンの電子タバコ使用の可能性に影響を与えることが示されてる。でも、若いティーンが電子タバコに向かう要因については、まだあまり理解が得られてない。

現在の研究は主に、若いティーンが電子タバコをどれくらい使っているかと、その理由を検討してるけど、早期の電子タバコ使用に結びつくさまざまな影響を探る必要があるよね。

使用パターン

若者が電子タバコを吸うとき、使用パターンの違いを認識することが大事だよ。中には電子タバコだけを使ってるティーンもいれば、電子タバコと従来のタバコの両方を使ってる子もいる。研究によると、デュアルユーザーは、電子タバコだけを使ってる子よりも行動問題が多かったり、他の物質を使うことが多いみたい。

電子タバコだけを使ってる子は、従来の喫煙よりも安全な選択だと考えてるかもしれない。逆に、デュアルユーザーは楽しみのためや禁煙のために物質を混ぜて使うことがある。電子タバコの使用理由がこの2つのグループで異なるかどうかを調べるためには、もっと研究が必要だね。

方法論的課題

若いティーンに関する情報が不足してるのは、研究の難しさに起因しているかもしれない。中学生で電子タバコを試したことがある子が非常に少ないから、十分なデータを集めるのが難しいんだ。多くの従来の研究方法では、さまざまな影響要因を正確に測るのが大変で、新しい方法がそこを助けてくれる。

機械学習のような高度なデータ分析技術は、電子タバコ使用に関連する多くの要因を一度に調べることができる。これらの方法は、誰が電子タバコを使う可能性が高いのかを予測する際に、どの要因が最も重要かを理解するのに役立つんだ。

機械学習アプローチ

機械学習は、データを迅速かつ効率的に分析する現代的な方法だよ。研究者は、多くの個人的および社会的要因を調べて、どの要因が電子タバコ使用を予測するのに重要かを見ることができる。

この研究では、弾性ネット、ランダムフォレスト、k近傍法、ニューラルネットワークなど、さまざまな機械学習技術を使って、電子タバコ使用を予測するための正確なモデルを作成したよ。それぞれの方法には、データを評価する独自の方法があって、異なる結果のための最良の予測因子を特定するのに役立つ。

若いティーンの電子タバコ使用の主要な要因を見つけることは、彼らの使用が増える前にリスクのある子を特定するのに役立つかもしれない。こうした高度な技術を使って電子タバコの使用パターンを調べた研究は少ないけど、初期の結果は重要な関連性を明らかにするのに効果的だということを示唆してる。

サンプル概要

この研究では、州全体の調査に参加した14,000人以上の中学生からデータを集めたよ。これらの学生は平均で約12歳で、男の子と女の子がほぼ均等に混ざってた。大多数は白人で、サルトレイク郡の学校に通ってる子が多かった。

約9%の学生が電子タバコを試したことがあると報告していて、5%が従来のタバコ製品を使ったことがある。ほとんどの参加者はどちらの物質も使ったことがなく、少数が電子タバコだけを使ったり、電子タバコとタバコを両方使ったりしてた。

主な発見

この研究では、人口統計要因に基づいた異なる使用パターンが見つかり、電子タバコのみの使用とデュアル使用の両方における重要な予測因子が特定されたよ。

限定使用

分析の結果、電子タバコのみを使う子の最も良い予測因子は以下の通りだった:

  • 電子タバコの入手しやすさ
  • アルコールやマリファナの生涯使用
  • 親の電子タバコに関する見解
  • 学校の停学

電子タバコが簡単に手に入ると感じたり、他の物質を試したことがある子は、電子タバコを使う可能性が高かった。興味深いことに、強く電子タバコを嫌がる親を持つ学生は、電子タバコを試す可能性が低かったよ。

デュアル使用

デュアルユーザーにとって、主な予測因子は以下の通り:

  • アルコール、マリファナ、吸入剤の生涯使用
  • 電子タバコの入手しやすさ
  • タバコを吸う友達
  • 学校の停学

再び、電子タバコの入手しやすさが重要な役割を果たしていて、タバコを試したことがある友達を持つ学生は、デュアル使用をする可能性が高かった。

討議

この研究は、電子タバコ使用に至る要因を明らかにし、それを防ぐ方法を示唆してる。独自のユーザータイプに影響を与える一般的な要因を理解することは、若者をターゲットにした予防戦略の参考になるよ。

一部の要因は両方のユーザータイプで似てるけど、ユニークな違いもある。例えば、限定使用者は家族の態度により影響を受けることが多いのに対し、デュアルユーザーは友達の行動により強くつながってる。

結論

この研究は、若者の早期の電子タバコ使用に対処するための効果的な予防プログラムの重要性を強調してる。これらのプログラムは、物質使用、社会的影響、電子タバコについての認識などの明確なリスク要因に焦点を当てるべきだよ。

親がどのように不満を効果的に伝えるかを教育して、若者が友達のプレッシャーに抵抗できるように教えることが、電子タバコの使用を減らすのに役立つかもしれない。

さらに、電子タバコやマリファナなどの他の物質の危険性についての認識を高めることが重要だね。多くの若者が電子タバコを重大なリスクと見なしてないから。電子タバコの入手可能性に関する意識を改善することで、使用に関する態度や行動を変えることができるよ。

データ分析技術の進歩により、研究者たちは電子タバコ使用の理解をさらに深めて、リスクのある若者のためのより良い介入を提供できる。今回の研究からの情報は、若者を電子タバコや物質使用の危険から守るための今後の努力を導くことができるんだ。

オリジナルソース

タイトル: An ecological examination of early adolescent e-cigarette use: A machine learning approach to understanding a health epidemic

概要: E-cigarette use among adolescents is a national health epidemic spreading faster than researchers can amass evidence for risk and protective factors and long-term consequences associated with use. New technologies, such as machine learning, may asset prevention programs in identifying at-risk youth and potential targets for intervention before adolescents enter developmental periods where e-cigarette use escalates. The current study utilized machine learning algorithms to explore a wide array of individual and socioecological variables in relation to patterns of lifetime e-cigarette use during early adolescence (i.e., exclusive, or with tobacco). Extant data was used from 14,346 students middle school students (Mage = 12.5, SD = 1.1; 6th and 8th grades) who participated in the Utah Prevention Needs Assessment survey. Students self-reported their substance use behaviors and related risk and protective factors. Machine learning algorithms examined 112 individual and socioecological factors as potential classifiers of lifetime e-cigarette use outcomes. The elastic net algorithm achieved outstanding classification for lifetime exclusive (AUC = .926) and dual use (AUC = .944) on a validation test set. Six high value classifiers were identified that varied in importance by outcome: Lifetime alcohol or marijuana use, perception of e-cigarette availability and risk, school suspension(s), and perceived risk of smoking marijuana regularly. Specific classifiers were important for lifetime exclusive (parents attitudes regarding student vaping, best friend[s] tried alcohol or marijuana) and dual use (best friend[s] smoked cigarettes, lifetime inhalant use). Our findings provide specific targets for the adaptation of existing substance use prevention programs to address early adolescent e-cigarette use.

著者: Alejandro L. Vazquez, C. M. Navarro Flores, B. H. Garcia, T. S. Barrett, M. M. Domenech Rodriguez

最終更新: 2023-06-23 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.16.23291513

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.16.23291513.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

類似の記事