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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».