A qualitative study of the perceived effects of alcohol on depressive symptoms among undergraduates who drink to cope with depression
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Heavy drinking is prevalent among undergraduate students and is linked with drinking to cope with depression motives for drinking. Drinking to cope with depression remains poorly understood given that alcohol has been shown to have adverse effects on mood when consumed at high doses. Using semi-structured qualitative interviews, the present study examined the perceived effects of alcohol on depressive symptoms as reported by undergraduate students who endorse high levels of drinking to cope with depression. DESIGN AND METHODS: Sixteen undergraduate coping-with-depression-motivated (CWDM) drinkers (nine women, seven men), identified using the Modified Drinking Motives Questionnaire-Revised [1], reported on their experiences of drinking to cope with depression. Thematic analysis was conducted to identify themes and subthemes in the data. RESULTS: Undergraduate students reported several effects of alcohol on affective, cognitive and behavioural depressive symptoms. While most of the perceived alcohol effects they described involved relief from depressive symptoms, some perceived effects involved worsening depressive symptoms. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The study generated several hypotheses to explain drinking to cope with depression, some of which might be testable in future experimental work. Overall, findings suggest the mood-altering effects of alcohol do not fully explain why depression and alcohol use are frequently co-morbid. Indeed, effects of alcohol on cognitive and behavioural depressive symptoms might be particularly reinforcing for CWDM drinkers. Interventions that target co-morbid depression and alcohol use might be improved by teaching CWDM drinkers skills to reduce depressive cognitions and to improve interpersonal interactions outside of drinking contexts.
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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) | 0,001 | 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 ».