How to Screen for Problematic Cannabis Use in Population Surveys
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Cannabis use is a growing challenge for public health, calling for adequate instruments to identify problematic consumption patterns. The Cannabis Use Disorders Identification Test (CUDIT) is a 10-item questionnaire used for screening cannabis abuse and dependency. The present study evaluated that screening instrument. METHODS: In a representative population sample of 5,025 Swiss adolescents and young adults, 593 current cannabis users replied to the CUDIT. Internal consistency was examined by means of Cronbach's alpha and confirmatory factor analysis. In addition, the CUDIT was compared to accepted concepts of problematic cannabis use (e.g. using cannabis and driving). ROC analyses were used to test the CUDIT's discriminative ability and to determine an appropriate cut-off. RESULTS: Two items ('injuries' and 'hours being stoned') had loadings below 0.5 on the unidimensional construct and correlated lower than 0.4 with the total CUDIT score. All concepts of problematic cannabis use were related to CUDIT scores. An ideal cut-off between six and eight points was found. CONCLUSIONS: Although the CUDIT seems to be a promising instrument to identify problematic cannabis use, there is a need to revise some of its items.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle