Profiles and Mental Health Correlates of Alcohol and Illicit Drug Use in the Canadian Population: An Exploration of the J-Curve Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alcohol and (or) illicit drug use (AIDU) problems are associated with mental health difficulties, but low-to-moderate alcohol consumption may have mental health benefits, compared with abstinence. Our study aimed to explore the hypothesis of a nonlinear, or J-curve, relation between AIDU profiles and psychological distress, psychiatric disorders, and mental health service use in the general Canadian population. METHODS: Data were collected from a representative sample of the Canadian population (n = 36 984). Multiple correspondence analyses and cluster analyses were used to extract AIDU profiles. Sociodemographics, psychological distress, psychiatric disorders, and mental health service use were assessed and compared between profiles. RESULTS: Seven AIDU profiles emerged, including 3 involving risky or problematic AIDU that correlate with major affective disorders, anxiety disorders, suicidal behaviours, and higher levels of psychological distress. No J-curve relation was found for psychiatric disorders and mental health service use. The lifetime-abstainer profile correlates with the lowest rates of psychiatric disorders and mental health service use. Lifetime abstainers are also more often female, immigrant, and unemployed. Compared with other profiles, spirituality is more important in their life. CONCLUSIONS: The hypothesis of a nonlinear relation between psychiatric disorders and AIDU was not supported. Lifetime AIDU abstainers have specific sociodemographic and cultural background characteristics in Canada.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».