Different drugs come with different motives: Examining motives for substance use among people who engage in polysubstance use undergoing methadone maintenance therapy (MMT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use motives (i.e., reasons for using a substance) are thought to be the most proximal variable leading to substance use. These motives have been described by various typologies, the most well known being the four-factor drinking motives model which separates motives into enhancement, social, coping, and conformity (Cooper, 1994). Although extensively studied in adult community samples, motives for use have less commonly been investigated among populations at a later stage of addiction, where polysubstance use is more common. Moreover, because the motives literature has largely focused on drinking motives, it is not clear whether existing findings can also be applied to other substances (Cooper et al., 2016). METHODS: Using Zero-inflated beta Bayesian linear mixed modeling, we investigated the stability of seven distinct substance use motives (enhancement, social, expansion, coping with anxiety, coping with depression, coping with withdrawal, and conformity) across six different drug categories (tobacco, alcohol, cannabis, opioids, stimulants, and tranquilisers) to determine the extent to which drug class can influence motive endorsement. One-hundred-and-thirty-eight methadone maintenance therapy (MMT) clients (F = 34.1%; M = 65.9%; age = 40.18 years) completed a novel short-form polysubstance motives questionnaire. RESULTS: External motives (i.e., conformity and social motives) were the most stable across drug categories, while all internal motives (i.e., enhancement, expansion, and all three coping motives) demonstrated varying levels of inter-drug variability. CONCLUSIONS: These findings have important implications for prevention and intervention strategies among people who engage in polysubstance use, highlighting the importance of both universal and substance-specific programming.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».