Associations of delay discounting and drinking trajectories from ages 14 to 22
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While drinking alcohol, one must choose between the immediate rewarding effects and the delayed reward of a healthier lifestyle. Individuals differ in their devaluation of a delayed reward based on the time required to receive it, i.e., delay discounting (DD). Previous studies have shown that adolescents discount more steeply than adults and that steeper DD is associated with heavier alcohol use in both groups. METHODS: In a large-scale longitudinal study, we investigated whether higher rates of DD are an antecedent or a consequence of alcohol use during adolescent development. As part of the IMAGEN project, 2220 adolescents completed the Monetary Choice Questionnaire as a DD measure, the Alcohol Use Disorders Identification Test, and the Timeline Follow Back interview at ages 14, 16, 18, and 22. Bivariate latent growth curve models were applied to investigate the relationship between DD and drinking. To explore the consequences of drinking, we computed the cumulative alcohol consumption and correlated it with the development of discounting. A subsample of 221 participants completed an intertemporal choice task (iTeCh) during functional magnetic resonance imaging at ages 14, 16, and 18. Repeated-measures ANOVA was used to differentiate between high-risk and low-risk drinkers on the development of neural processing during intertemporal choices. RESULTS: Overall, high rates of DD at age 14 predicted a greater increase in drinking over 8 years. In contrast, on average, moderate alcohol use did not affect DD from ages 14 to 22. Of note, we found indicators for less brain activity in top-down control areas during intertemporal choices in the participants who drank more. CONCLUSIONS: Steep DD was shown to be a predictor rather than a consequence of alcohol use in low-level drinking adolescents. Important considerations for future longitudinal studies are the sampling strategies to be used and the reliability of the assessments.
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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 | 0,001 | 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 ».