Delay discounting and neurocognitive performance in young adults with differential patterns of substance use: Findings from the Human Connectome Project.
Notice bibliographique
Résumé
A large proportion of individuals who use psychoactive substances regularly use more than one substance. This pattern of behavior, termed polysubstance use, is associated with greater risks than when consuming only a single substance. The present study examined delay discounting, neurocognitive functioning, and demographic indicators among a large, racially and socioeconomically diverse sample of young adults drawn from the Human Connectome Project who reported either non, mono, or dual use of alcohol, tobacco, and/or cannabis. Univariate and multivariate tests suggested individuals who reported using multiple substances were more likely to be male, experienced higher rates of alcohol use disorder, and, when reporting both alcohol use and cannabis involvement, scored lower on a measure of inhibitory control relative to those who reported mono or dual use of alcohol and/or cigarettes. Individuals who reported currently smoking cigarettes exhibited the steepest discounting irrespective of other substances used; however, we observed additive effects for alcohol use and, to a lesser extent, cannabis involvement. Specifically, steeper discounting occurred when individuals who reported either regular alcohol use or > 100 lifetime instances of cannabis use also reported smoking cigarettes. We discuss several hypotheses for this finding related to the diversity of the sample and substances assessed as well as directions for future programmatic lines of research. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».