Behavioral Economic Demand for Alcohol and Cigarettes in Heavy Drinking Smokers: Evidence of Asymmetric Cross-commodity Reinforcing Value
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous studies have highlighted a strong bidirectional relationship between cigarette and alcohol consumption. To advance our understanding of this relationship the present study uses a behavioral economic approach in a community sample (N = 383) of nontreatment seeking heavy drinking smokers. AIMS AND METHODS: The aims were to examine same-substance and cross-substance relationships between alcohol and cigarette use, and latent factors of demand. A community sample of nontreatment seeking heavy drinking smokers completed an in-person assessment battery including measures of alcohol and tobacco use as well as the Cigarette Purchase Task and the Alcohol Purchase Task. Latent factors of demand were derived from these hypothetical purchase tasks. RESULTS: Results revealed a positive correlation between paired alcohol and cigarette demand indices (eg, correlation between alcohol intensity and cigarette intensity) (rs = 0.18-0.46, p ≤ .003). Over and above alcohol factors, cigarette use variables (eg, Fagerström Test for Nicotine Dependence and cigarettes per smoking day) significantly predicted an additional 4.5% (p < .01) of the variance in Persistence values but not Amplitude values for alcohol. Over and above cigarette factors, alcohol use variables predicted cigarette Persistence values (ΔR2 = .013, p = .05), however, did not predict Amplitude values. CONCLUSIONS: These results advance our understanding of the overlap between cigarette and alcohol by demonstrating that involvement with one substance was associated with demand for the other substance. This asymmetric profile-from smoking to alcohol demand, but not vice versa-suggests that it is not simply tapping into a generally higher reward sensitivity and warrants further investigation. IMPLICATIONS: To our knowledge, no study to date has examined alcohol and cigarette demand, via hypothetical purchase tasks, in a clinical sample of heavy drinking smokers. This study demonstrates that behavioral economic indices may be sensitive to cross-substance relationships and specifically that such relationships are asymmetrically stronger for smoking variables affecting alcohol demand, not the other way around.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».