Distress Tolerance Predicts Substance Use Motivations and Problems in Young Adults Across Four Continents
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: People low in trait distress tolerance are at higher risk for harmful patterns of substance use. Some evidence suggests that maladaptive motives for substance use account for this correlation. However, the generality of these associations remains in doubt because virtually all available data come from North American samples.Method: Using data from 7 countries (total N = 5,858; US, Argentina, Uruguay, Spain, South Africa, Canada, and England), we examined distress tolerance’s association with alcohol- and cannabis-related problems in young adults. We then investigated whether motivational dimensions for substance use (i.e., coping, conformity, social, enhancement, expansion) mediated this association.Results: We found that distress tolerance was inversely related to problematic alcohol and cannabis use (rs = -.14 and -.13). Mediation analyses were consistent with the possibility that people with low distress tolerance experience more substance-related problems because they are driven to use alcohol and cannabis to neutralize negative emotions and avoid social rejection. Zero-order and indirect effects did not vary substantially across regions of the world.Conclusions: Distress tolerance’s role in substance-use problems probably generalizes beyond North America, and distress tolerance’s connection with negative reinforcement processes (e.g., coping and conforming motives) may create vulnerability to problematic substance use.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».