Heavy Drinking in University Students With and Without Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Contributions of Drinking Motives and Protective Behavioral Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This study examined rates of heavy drinking and alcohol problems in relation to drinking motives and protective behavioral strategies in university students with a documented current diagnosis of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD; n = 31) compared with students with no history of ADHD (n = 146). Participants completed a Web-based questionnaire, and logistic regression models tested interactions between ADHD/comparison group membership and motives and protective strategies. Group differences in rates of heavy drinking and alcohol problems were not statistically significant, but medium-sized risk ratios showed that students without ADHD reported heavy drinking at a rate 1.44 times higher than students with ADHD and met screening criteria for problematic alcohol use at a rate of 1.54 times higher than students with ADHD. Other key findings were, first, that drinking to enhance positive affect (e.g., drinking because it is exciting), but not to cope with negative affect (e.g., drinking to forget your worries), predicted both heavy drinking and alcohol problems. Second, only protective behavioral strategies that emphasize alcohol avoidance predicted both heavy drinking and alcohol problems. Contrary to expectations, we found no ADHD-related moderation of effects of motives or protective strategies on our alcohol outcomes. Results of this study are limited by the small sample of students with ADHD but highlight tentative similarities and differences in effects of motives and strategies on drinking behaviors and alcohol problems reported by students with and without ADHD.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».