Personality and Substance Use: Psychometric Evaluation and Validation of the Substance Use Risk Profile Scale (<scp>SURPS</scp>) in English, Irish, French, and German Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the present longitudinal study was the psychometric evaluation of the Substance Use Risk Profile Scale (SURPS). METHODS: We analyzed data from N = 2,022 adolescents aged 13 to 15 at baseline assessment and 2 years later (mean interval 2.11 years). Missing data at follow-up were imputed (N = 522). Psychometric properties of the SURPS were analyzed using confirmatory factor analysis. We examined structural as well as convergent validity with other personality measurements and drinking motives, and predictive validity for substance use at follow-up. RESULTS: The hypothesized 4-factorial structure (i.e., anxiety sensitivity, hopelessness, impulsivity [IMP], and sensation seeking [SS]) based on all 23 items resulted in acceptable fit to empirical data, acceptable internal consistencies, low to moderate test-retest reliability coefficients, as well as evidence for factorial and convergent validity. The proposed factor structure was stable for both males and females and, to lesser degree, across languages. However, only the SS and the IMP subscales of the SURPS predicted substance use outcomes at 16 years of age. CONCLUSIONS: The SURPS is unique in its specific assessment of traits related to substance use disorders as well as the resulting shortened administration time. Test-retest reliability was low to moderate and comparable to other personality scales. However, its relation to future substance use was limited to the SS and IMP subscales, which may be due to the relatively low-risk substance use pattern in the present sample.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».