Comorbidity of Symptoms of Alcohol and Cannabis Use Disorders among a Population-Based Sample of Simultaneous Users. Insight from a Network Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Research into comorbidity of alcohol and cannabis use disorders has resulted in inconsistent findings, especially among simultaneous users, who used alcohol and cannabis together on a single occasion. This study investigated the association of alcohol and cannabis use disorders among simultaneous users using a network perspective, which considers direct relationships between symptoms. We used a subset of simultaneous alcohol and cannabis users driven from the representative population-based sample of young Swiss men cohort study on substance use risk factors (C-SURF) (n = 1559 at baseline and n = 991 at follow-up). Self-reported symptoms of alcohol and cannabis use disorders were collected. Network analyses included network estimation, visualization, and community detection tests. Alcohol and cannabis use symptoms were separated in two distinct clusters, with few paths between them (eleven positive edges at baseline, three at follow-up). Withdrawal symptoms were likely to connect the two disorders at baseline, but not at follow-up. Alcohol and cannabis use disorders appeared as separate disorders among simultaneous users. Our findings mitigated previous findings on the detrimental association between alcohol and cannabis use. Future studies should incorporate network analyses as a means to study comorbidity in other community and clinical samples to confirm our preliminary findings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».