Measuring Impaired Control over Cannabis Use: Initial Evaluation of the Impaired Control Scale-Cannabis (ICS-C)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Impaired control is a central concept in addiction. Impaired control over alcohol has been associated with heavy drinking and alcohol-related problems in young adults, but there is less research on impaired control over cannabis. Currently, there is no validated self-report instrument that comprehensively assesses impaired control over cannabis use. This study examined the factor structure, reliability, and validity of a new measure, the Impaired Control Scale-Cannabis (ICS-C), which was adapted from the widely used Impaired Control Scale (ICS) for alcohol. Method: The sample consisted of students at two Canadian universities who reported past-month cannabis use (N = 362; 63% women; 66% White, mean age = 19.91). Participants completed an online survey including the ICS-C and ICS, along with measures of cannabis use, cannabis problems, alcohol use, impulsivity, and self-regulation. Results: After trimming problematic and redundant items, the final exploratory factor analysis of the ICS-C items yielded two factors: Attempted Control (attempts to control cannabis use) and Failed Control (unsuccessful attempts to limit cannabis use). High correlations between the ICS-C subscales and the Impaired Control subscale of the Marijuana Consequences Questionnaire provided evidence for convergent validity. Support for concurrent and discriminant validity was observed in the associations of the ICS-C subscales with cannabis use, cannabis problems, impulsivity, self-regulation, alcohol use, and the alcohol ICS. Conclusions: The ICS-C is a promising tool for assessing impaired control over cannabis in young adults. Future research should further validate the ICS-C and examine its potential clinical utility for identifying individuals at risk for cannabis use disorder.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».