Quantifying cannabis problems among college students from English and Spanish speaking countries: Cross-cultural validation of the Cannabis Use Disorders Identification Test-Revised (CUDIT-R)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Cannabis Use Disorders Identification Test - Revised (CUDIT-R) is a broadly employed measure of cannabis-related problems. However, minimal research has tested the measurement invariance of the CUDIT-R among youths from different countries, hindering cross-national comparisons. Thus, the present study aimed to test the measurement invariance of the CUDIT-R between seven countries and gender groups, and provide different sources of reliability and validity evidence of the scale. METHODS: A sample of 4,712 college student lifetime cannabis users (mean age = 20.57, SD = 3.97; 70.4% females) from seven countries completed the CUDIT-R. Last 30-day cannabis users (n = 2402; mean age = 20.09, SD = 3.18; 67.7% females) additionally completed another measure of cannabis-related problems, and measures of cannabis frequency, quantity and motives. RESULTS: Multigroup analysis showed configural (equal number of factors and pattern of factor-indicator relationships), metric (equal factor loadings) and scalar (equal thresholds) invariance of the CUDIT-R across five countries and across gender in the sample of lifetime cannabis users. Cronbach's alphas and ordinal omegas ranked from .72 and .85. Large correlations were found between the CUDIT-R and another cannabis-related problem scale. Small to large associations were found between the CUDIT-R and other criterion variables (frequency and quantity of consumption and cannabis-related motives) providing convergent and discriminant validity evidence. Only a few differences in the magnitude of the correlations across countries were found. CONCLUSIONS: The results suggest that the CUDIT-R is a suitable measure to assess cannabis-related problems among college student from the U.S., Canada, South Africa, Spain, and Argentina and across gender groups.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».