Latent Profile Analysis of Heavy Episodic Drinking in Emerging Adults: A Reinforcer Pathology Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heavy episodic drinking (HED) is a major public health problem among emerging adults (individuals 18 to 25), but with considerable heterogeneity in concurrent substance use and psychopathology. The current study used latent profile analysis (LPA) to detect discrete subgroups of HED based on alcohol, other drug severity, and concurrent psychopathology. A reinforcer pathology approach was used to understand motivational differences among the latent subgroups. METHODS: Participants were 2 samples of emerging adults reporting regular HED, 1 Canadian (n = 730) and 1 American (n = 602). Indicators for the LPA were validated dimensional self-report assessments of alcohol severity, cannabis severity, other drug severity, nicotine dependence, depression, anxiety, posttraumatic stress disorder, and attention-deficit/hyperactivity disorder. Reinforcer pathology indicators were measures of alcohol demand, proportionate substance-related reinforcement, and discounting of future rewards. RESULTS: The LPA yielded parallel 3-class solutions in both samples. The largest subgroup was characterized by comparatively low substance severity and psychopathology (Low overall severity). The second largest subgroup was characterized by comparatively high alcohol and other drug severity (excluding tobacco) and high levels of psychopathology (Heavy alcohol & high psychiatric severity). The third subgroup exhibited high alcohol, smoking and intermediate levels of other substance use and psychopathology (Heavy alcohol, smoking, & intermediate psychiatric severity). The Heavy alcohol & high psychiatric severity and Heavy alcohol, smoking, & intermediate psychiatric severity subgroups exhibited significantly higher alcohol demand, greater proportionate substance-related reinforcement, and steeper delay discounting. CONCLUSIONS: Parallel latent subgroups of emerging adults engaging in HED were present in both samples, and the high-risk subgroups were significantly differentiated by the reinforcer pathology indicators. These latent profiles may ultimately inform heterogeneity in the longitudinal course of HED in emerging adults.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».