Identifying Patterns of Alcohol Use and Obesity‐Related Factors Among Emerging Adults: A Behavioral Economic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Although heavy alcohol consumption and maladaptive eating behaviors have been shown to co‐occur among college students, less is known about the co‐occurrence of these behaviors in a more diverse community‐dwelling, emerging adult sample. The purpose of this study was to: (i) identify classes of emerging adults by their reported alcohol consumption patterns, food addiction symptoms, and body mass index; and (ii) determine whether these classes differed on indices of behavioral economic reinforcer pathology (e.g., environmental reward deprivation, impulsivity, alcohol demand). Method Emerging adult participants were recruited as part of a study on risky alcohol use ( n = 602; 47% white, 41.5% Black; mean age = 22.63, SD = 1.03). Participants completed questionnaires on alcohol and food‐related risk factors and underwent anthropometric assessment. Results Latent profile analysis suggested a four‐profile solution: a moderate alcohol severity, overweight profile (Profile 1; n = 424, 70.4%), a moderate alcohol severity, moderate food addiction + obese profile (Profile 2; n = 93, 15.4%), a high alcohol severity, high food addiction + obese profile (Profile 3; n = 44, 7.3%), and a high alcohol severity, overweight profile (Profile 4; n = 41, 6.8%). Individuals in Profile 1 reported significantly lower levels of environmental reward deprivation than either Profile 2 or 3, and participants in Profile 3 reported significantly higher environmental reward deprivation than those in Profile 4 ( p < 0.001). Profile 4 demonstrated significantly higher alcohol demand intensity and O max and lower demand elasticity than Profile 1, Profile 2, or Profile 3. Profile 4 also demonstrated significantly greater proportionate substance‐related reinforcement than Profile 1 ( p < 0.001) and Profile 2 ( p = 0.004). Conclusion Maladaptive eating patterns and alcohol consumption may share common risk factors for reinforcer pathology including environmental reward deprivation, impulsivity, and elevated alcohol demand.
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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 | 0,001 | 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 ».