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 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 | 0,055 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».