Exploring the Relationship Between ADHD Symptoms and Daily Cannabis Consequences in Emerging Adulthood: The Role of Cannabis Motives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research has documented the relationship between attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and increased cannabis use, but the studies largely rely on cross-sectional or longitudinal designs. Few studies have examined the impact of recent (i.e., past 6 months) ADHD symptoms on more proximal cannabis-related factors. The purpose of the current study was to examine the relationship between cannabis use motives (coping, boredom, and sleep) and consequences and the impact of ADHD symptoms on these relationships. METHOD: Participants were 62 emerging adults (ages 19-25 years; M = 22.12, SD = 2.07; 60% male) who used cannabis regularly (two or more times in the past 2 weeks) and completed a screener assessing past-6-months ADHD symptoms at baseline followed by 14 daily reports on cannabis use, consequences, and motives. RESULTS: Across the 14 days, cannabis consequences were higher for participants with greater past-6-months symptoms of ADHD. In addition, on days when participants used cannabis for boredom and on days when they used cannabis for sleep, cannabis consequences were higher. Although greater past-6-months ADHD symptoms were associated with more consequences on days when sleep motives were endorsed, contrary to hypotheses, the strength of this relationship was greater on days when sleep motives were not endorsed. Overall, greater daily consequences for those with higher ADHD symptoms may reflect exacerbation of these symptoms, and follow-up analyses revealed that the cannabis consequences associated with higher ADHD scores were indeed ones that overlap with ADHD symptoms. CONCLUSIONS: The results suggest that ADHD symptoms, along with sleep and boredom motives, contribute to increased daily cannabis consequences and should be considered in developing interventions for emerging adults.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».