Additive roles of tobacco and cannabis co-use in relation to delay discounting in a sample of heavy drinkers
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Alcohol use disorder (AUD) is associated with steeper delay discounting rates; however, it is unknown whether substance co-use, particularly cannabis use, has an additive effect on discounting rates among heavy drinkers. Furthermore, it is unclear whether substance co-use and delay discounting are independently associated with AUD severity. OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine whether alcohol, tobacco, and cannabis co-use impacts delay discounting rates. We also sought to determine whether substance co-use and delay discounting were associated with AUD symptom counts. METHODS: The study sample was culled from several human laboratory studies and consisted of 483 heavy drinking individuals who completed a baseline visit (prior to experimental procedures). Participants were divided into groups based on self-reported alcohol, tobacco, and cannabis use during the past 30 days: alcohol only (n = 184), alcohol + cigarettes (n = 89), alcohol + cannabis (n = 82), and tri-use (n = 128). We examined discounting rates across the 4 groups and used multiple linear regression to test whether co-use and delay discounting were associated with AUD symptoms. RESULTS: After adjusting for covariates, individuals in the alcohol + cannabis group and the tri-use group had steeper discounting rates relative to the alcohol-only group. In addition, tri-use and delay discounting rates were independently correlated with a greater number of AUD symptoms. CONCLUSIONS: Delay discounting rates were significantly greater among subgroups reporting cannabis use providing partial support for an additive effect, while also highlighting the importance of co-use substance type. Both tri-use and delay discounting were associated with greater AUD severity, which may provide relevant intervention targets.
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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 | 0,000 |
| 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 ».