Can one simple questionnaire assess substance‐related and behavioural addiction problems? Results of a proposed new screener for community epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: There is currently no well-validated measure that assesses a broad spectrum of substance-related and behavioural addictions in general populations. This study aimed to develop a brief self-attribution Screener for Substance and Behavioural Addictions (SSBA) to screen for four substances and six behaviours, and to compare its performance with established individual-behaviour screening instruments. DESIGN: A small, psychometrically optimal set of items to assess self-attributed indicators of addiction across alcohol, tobacco, cannabis, cocaine, gambling, shopping, videogaming, overeating, sexual activity and overworking were identified from a broader pool that was developed using a lay epidemiology qualitative approach. The suitability of the four-item single-factor solution was tested for each behaviour and scores were compared with those obtained from the sample using individual-behaviour screening instruments. SETTING AND PARTICIPANTS: Participants (n = 6000), broadly representative of the Canadian English-speaking adult population, were recruited through the Ipsos Reid Canadian Online Panel. MEASUREMENTS: Participants completed an item pool of 15 indicators of addiction for each target behaviour and a validation instrument for one randomly assigned behaviour. FINDINGS: A set of four items identified using principal component and confirmatory factor analyses demonstrated good fit and excellent internal consistency (α = 0.87-0.95) across behaviours, and good convergent validity (rs = 0.44-0.8) with extant instruments measuring similar constructs, with only one exception (r = 0.26). CONCLUSIONS: The proposed Screener for Substance and Behavioural Addiction is a reliable and valid measure assessing the lay public's self-attributed indicators of addiction across 10 substances and behaviours.
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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 | 0,001 | 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 ».