Predictors of problematic adult alcohol, cannabis, and other substance use: A longitudinal study of two samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined whether a key set of adolescent and early adulthood risk factors predicts problematic alcohol, cannabis, and other substance use in established adulthood. Two independent samples from the Child Development Project (CDP; n = 585; 48% girls; 81% White, 17% Black, 2% other race/ethnicity) and Fast Track (FT; n = 463; 45% girls; 52% White, 43% Black, 5% other race/ethnicity) were recruited in childhood and followed through age 34 (CDP) or 32 (FT). Predictors of substance use were assessed in adolescence based on adolescent and parent reports and in early adulthood based on adult self-reports. Adults reported their own problematic substance use in established adulthood. In both samples, more risk factors from adolescence and early adulthood predicted problematic alcohol use in established adulthood (compared to problematic cannabis use and other substance use). Externalizing behaviors and prior substance use in early adulthood were consistent predictors of problematic alcohol and cannabis misuse in established adulthood across samples; other predictors were specific to the sample and type of substance misuse. Prevention efforts might benefit from tailoring to address risk factors for specific substances, but prioritizing prevention of externalizing behaviors holds promise for preventing both alcohol and cannabis misuse in established adulthood.
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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) | 0,000 | 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 ».