Perceived Positive Consequences Are Associated with Unhealthy Alcohol Use Among Persons Living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Understanding how perceived positive consequences are associated with drinking may help improve effectiveness of alcohol reduction interventions among people living with HIV (PLWH). We aimed to determine whether perceived positive consequence scores varied by sociodemographic, drinking, mental health or substance use variables. Methods: Perceived positive consequences of drinking were assessed using the PROMIS: Positive Consequences—Short Form. Unhealthy alcohol use was measured using a modified AUDIT-C. We used multiple linear regression to identify factors associated with perceived positive consequence. Results: 328 PLWH who consumed at least one alcoholic beverage in the last 6 months participated in the Florida Cohort study (mean age = 46, 69% male, 58% Black). Perceived positive consequence scores ranged from 0 to 28 (mean = 16.1, SD = 6.9). Perceived positive consequence scores increased by 0.8 points for each 1-point increase in AUDIT-C score. Demographics, thoughts on reducing alcohol use, other substance use, depression, and anxiety were not significantly associated with perceived positive consequences. Conclusions: Our findings suggest perceived positive consequences are associated with unhealthy alcohol use. Positive consequences should be considered with negative consequences in a decisional balance when intervening on alcohol use among PLWH. Contexte: Comprendre comment les conséquences positives perçues sont associées à la consommation d’alcool peut aider à améliorer l’efficacité des interventions de réduction de l’alcool chez les personnes vivant avec le VIH (PVVIH). Nous avons cherché à déterminer si les scores des conséquences positives perçues variaient selon les variables sociodémographiques, de consommation d’alcool, de santé mentale ou de consommation de substances. Méthodes: Les conséquences positives perçues de la consommation d’alcool ont été évaluées à l’aide du PROMIS: Positive Consquences - Short Form -conséquences positives—version abrégée. La consommation d’alcool malsaine a été mesurée à l’aide d’un AUDIT-C modifié. Nous avons utilisé une régression linéaire multiple pour identifier les facteurs associés aux conséquences positives perçues. Résultats: 328 PVVIH ayant consommé au moins une boisson alcoolisée au cours des 6 derniers mois ont participé à l’étude de la cohorte de Floride (âge moyen = 46 ans, 69% d’hommes, 58% de noirs). Les scores des conséquences positives perçues allaient de 0 à 28 (moyenne = 16.1, ET = 6.9). Les scores de conséquences positives perçues ont augmenté de 0.8 point pour chaque augmentation de 1 point du score AUDIT-C. Les données démographiques, les réflexions sur la réduction de la consommation d’alcool, la consommation d’autres substances, la dépression et l’anxiété n’étaient pas associées de manière significative aux conséquences positives perçues. Conclusions: Nos résultats suggèrent que les conséquences positives perçues sont associées à une consommation d’alcool malsaine. Les conséquences positives doivent être considérées avec des conséquences négatives dans le processus décisionnel lors de l’intervention sur la consommation d’alcool chez les PVVIH
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».