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J-GLOBAL ID：202202226706903188   整理番号：22A0835332

レクリエーションマリファナの法的化状態による米国の若年成人におけるマリファナ・バーピングのリスクプロファイルの同定:機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Identifying risk profiles for marijuana vaping among U.S. young adults by recreational marijuana legalization status: A machine learning approach

著者 (2件)： Han Dae-Hee (University of Southern California Keck School of Medicine, Los Angeles, CA, USA) ,  Seo Dong-Chul (Indiana University School of Public Health, Bloomington, IN, USA)
資料名： Drug and Alcohol Dependence  (Drug and Alcohol Dependence)
巻： 232  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1226A  ISSN： 0376-8716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,米国若年成人(YA)の州レベルレクリエーションマリジュナ法(RML)状態によるマリジュナバッピングのリスクプロファイルの同定を試みた。データは,状態識別子によるタバコと健康研究の集団評価の限られた使用ファイルの最新の2つの波から引き出された。Wave 4でマリジュナバッピングを行わない6155名の若年成人(18~24歳)の回答者を分析し,Wave 5で整合したデータを得た。波4で測定した予測子を用いて,波5でのマリジュナバッピング開始を予測するために,2段階機械学習アプローチを採用した。波4でマリジュナを有さないYAの中で,RMLで生活する患者の19%とRMLのない状態で生活する患者の15%は,Wave5でマリジュナバッピングを報告した。サブスタンス使用関連予測子は,RMLの状態における主要な予測因子としてはめったに見出されなかった。RMLのない状態では,電子ニコチン送達システムおよび無煙タバコ使用を含む物質使用行動,および外部化症状の存在が,マリジュナバッピングの予測因子として現れた。結果はまた,マリジュナバッピングの予測子間の非線形相互作用を明らかにした。著者らの結果は,マリジュナバッピングの発育リスクプロファイルにおけるRML状態を説明することの重要性を強調する。外在性症状は,RMLのない状態のマリジュナバッピングの行動内表現型である可能性がある。機械学習は,マリジュナバッピングのような新興リスク行動を予測する因子間の複雑な相互作用を同定するための有望な分析アプローチであるように思われる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *リスク ,  成長 ,  たばこ ,  表現型 ,  アメリカ合衆国 ,  因子 ,  レクリエーション ,  *大麻 ,  *成長段階 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 予測子 ,  識別子 ,  予測因子 ,  *若年成人 ,  無煙たばこ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： マリファナ・バーピング ,  若年成人 ,  リスクプロファイル ,  エンドフェノタイプ ,  機械学習 ,  レクリエーションマリファナの法律化

分類 (2件)： 栄養調査  (GB01020M) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (8件)： レクリエーション ,  マリファナ ,  米国 ,  若年成人 ,  リスク ,  プロファイル ,  同定 ,  機械学習