Problematic Alcohol Use, Trauma History, and PTSD Symptom Level: A Path Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examined associations between multidimensional experiential avoidance, alcohol use motives, alcohol use, and alcohol-related consequences among individuals with a history of trauma and varying levels of posttraumatic stress disorder (PTSD) symptoms. Methods: A total of 459 college students completed measures online, and the analysis sample was limited to the 313 participants who reported a past Criterion A traumatic event. These participants were separated into two groups based on DSM-IV TR diagnostic criteria: those with a high level of PTSD symptomatology (n = 34) and those with a low level of PTSD symptomatology (n = 279). A multi-group path model examined associations between experiential avoidance, drinking motives, alcohol use, and alcohol problems across these two groups. Results: The majority of participants were female (n = 192, 61.3%) and Caucasian (n = 281, 89.8%) and had a mean age of 19.37 (SD = 2.04). Two unique pathways to alcohol-related problems were observed. Among those with a high level of PTSD symptomatology, distress endurance (ability to behave effectively when under distress) was inversely associated with alcohol-related consequences via alcohol motives and use. For those with a low level of PTSD symptomatology, distress aversion (negative attitudes about, or lack of acceptance of, distress) was positively associated with alcohol-related consequences via alcohol motives and use. Conclusions: Results suggest unique pathways to alcohol consequences as a function of trauma symptom severity and may explain some of the comorbidity between PTSD and alcohol use disorders. Multidimensional indices of experiential avoidance may shed light on risk and resilience factors in PTSD.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».