Pursued for their prescription: Exposure to compliance-gaining strategies predicts stimulant diversion in emerging adults.
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have begun to identify predictors of who will divert their stimulant prescriptions, as most emerging adults (EAs) who use prescription stimulants nonmedically procure these drugs from a friend or acquaintance with a prescription. Far less research has examined how EAs with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) are approached for these medications, and their affective and behavioral responses to these requests. We hypothesized that EAs with a stimulant prescription who reported greater exposure to compliance-gaining attempts from peers, particularly rational appeals for academic work, would be more likely to divert, as would EAs who reported lower resistance to peer influence. We recruited EAs diagnosed with ADHD (N = 149) through flyers, in-class presentations, campus-wide e-mails, and psychology subject pools at 2 demographically dissimilar college campuses. As predicted, a logistic regression showed that greater exposure to compliance-gaining strategies, Greek involvement, Northeast college attendance, and less guilt and worry about diversion predicted diversion (n = 53, 36%). Diverters were no less resistant to peer influence; however, a continuous measure assessing willingness to divert was inversely correlated with resistance to peer influence. An analysis of variance showed that rational appeals for academic work and guilt-inducing strategies for not complying with diversion requests were associated with the greatest likelihood of diversion. Further, negative affective responses (e.g., feeling manipulated, used) among students with a prescription following diversion were relatively common. Interventions to reduce diversion should inoculate EAs with ADHD against a range of compliance-gaining strategies and should help EAs who are experiencing dissonance about diversion to resist their peers' requests more effectively. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».