Demographic and psychological predictors of alcohol use and misuse in autistic adults
Notice bibliographique
Résumé
This study explored demographic and psychological predictors of alcohol use and misuse in a high-functioning, community sample of 237 autistic adults aged 18–75 (mean = 41.92 and standard deviation = 13.3) recruited in the United Kingdom. An online survey measured demographic information, autistic traits, depression, generalised anxiety, social anxiety, mental well-being, social camouflaging and alcohol use with the Alcohol Use Disorders Identification Test. The sample was divided into three groups (non-drinkers, non-hazardous drinkers and hazardous drinkers) and multinomial logistic regression models were used to investigate associations between alcohol use and demographic factors, autistic traits, mental health variables and social camouflaging. Our results demonstrated a U-shaped pattern among autistic adults, with non-drinkers and hazardous drinkers scoring significantly higher than non-hazardous drinkers on levels of autistic traits, depression, generalised anxiety and social anxiety. In multivariate analysis, autistic non-drinkers were less likely to be male (odds ratio = 0.44; 95% confidence interval = 0.22–0.87) and had more autistic traits (odds ratio = 2.50; 95% confidence interval = 1.19–5.28). Gender and level of autistic traits may be the most significant factors in predicting alcohol use in the autistic community. Lay abstract Alcohol use and misuse are associated with a variety of negative physical, psychological and social consequences. The limited existing research on substance use including alcohol use in autistic adults has yielded mixed findings, with some studies concluding that autism reduces the likelihood of substance use and others suggesting that autism may increase an individual’s risk for substance misuse. This study investigated demographic and psychological predictors of alcohol use and misuse in a sample of 237 autistic adults. An online survey was used to obtain data on demographic information, autistic traits, depression, generalised anxiety, social anxiety, mental well-being, social camouflaging and alcohol use. The sample was divided into three groups (non-drinkers, non-hazardous drinkers and hazardous drinkers) in order to investigate associations between alcohol use and demographic factors, autistic traits, mental health variables and social camouflaging. Our results demonstrated a U-shaped pattern among autistic adults, with non-drinkers and hazardous drinkers scoring higher than non-hazardous drinkers on levels of autistic traits, depression, generalised anxiety and social anxiety. Autistic non-drinkers were less likely to be male and had more autistic traits. Gender and level of autistic traits may be the most significant factors in predicting alcohol use in the autistic community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».