Adverse Childhood Experiences and Problematic Cannabis Use: The Role of Emotion Dysregulation and Affective Impulsivity
Notice bibliographique
Résumé
Problematic cannabis use is highly prevalent among postsecondary students. Consequently, there is a need to examine risk factors associated with problematic cannabis use in this population. The present study investigated whether emotion dysregulation mediates the relationship between adverse childhood experiences (ACEs) and problematic cannabis use, and whether affective impulsivity (negative and positive urgency) uniquely moderates this relationship. Participants consisted of current cannabis users (N = 586) recruited from five universities across Canada. Participants completed an online survey containing self- report measures of ACEs, emotion dysregulation, negative and positive urgency, and problematic cannabis use. Among the sample of postsecondary students, 36% (n = 213) met the threshold for problematic cannabis use. Moderated-mediation analyses revealed that ACEs were positively associated with emotion dysregulation and problematic cannabis use. There was also a significant indirect effect of emotion dysregulation on the association between ACEs and problematic cannabis use at moderate and high (but not low) levels of negative urgency, and at moderate and high (but not low) levels of positive urgency. The moderated-mediation models remained significant when controlling for other facets of impulsivity. Results suggest that elevated levels of emotion dysregulation and urgency are important proximal risk factors for problematic cannabis use among postsecondary students with a history of ACEs. While ACEs cannot be modified given their occurrence in the past, interventions that aim to build mindfulness and adaptive emotion regulation skills may be beneficial for reducing the likelihood that these students will engage in impulsive behaviors, such as cannabis use, when experiencing emotional distress.
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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 | 0,001 | 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 ».