Transdiagnostic or Disorder Specific? Indicators of Substance and Behavioral Addictions Nominated by People with Lived Experience
Notice bibliographique
Résumé
Using a transdiagnostic perspective, the present research examined the prominent indicators of substance (alcohol, cocaine, marijuana, tobacco) and behavioral (gambling, video games, sex, shopping, work, eating) addictions nominated by people with lived experiences. Specifically, we aimed to explore whether the perceived most important indicators nominated were consistent across the 10 addictions or differed based on the specific addiction. Additionally, we explored gender differences in the perceived most important indicators across addictive behaviors. A large online sample of adults recruited from a Canadian province (n = 3503) were asked to describe the most important signs or symptoms of problems with these substances and behaviors. Open-ended responses were analyzed among a subsample of 2603 respondents (n = 1562 in the past year) who disclosed that they had personally experienced a problem with at least one addiction listed above. Content analyses revealed that dependence (e.g., craving, impairments in control) and patterns of use (e.g., frequency) were the most commonly perceived indicators for both substance and behavioral addictions, accounting for over half of all the qualitative responses. Differences were also found between substance and behavioral addictions regarding the proportion of the most important signs nominated. Consistent with the syndrome model of addiction, unique indicators were also found for specific addictive behaviors, with the greatest proportion of unique indicators found for eating. Supplemental analyses found that perceived indicators across addictions were generally gender invariant. Results provide some support for a transdiagnostic conceptualization of substance and behavioral addictions. Implications for the study, prevention, and treatment of addictions are discussed.
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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) | 0,001 | 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 ».