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Enregistrement W4390060887 · doi:10.1037/pha0000703

The role of anhedonia in the relationship between adverse childhood experiences (ACEs), alcohol use disorder symptoms, and food addiction symptoms in a sample of emerging adults with histories of heavy drinking.

2023· article· en· W4390060887 sur OpenAlexaff
Mary Takgbajouah, Nate Barnes, James MacKillop, James G. Murphy, Joanna Buscemi

Notice bibliographique

RevueExperimental and Clinical Psychopharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Substance Use and School Attendance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésAnhedoniaClinical psychologyPsychologyAlcohol use disorderStructural equation modelingPleasureAddictionOvereatingPsycINFOPsychiatryPoison controlAlcohol dependenceMedicineEnvironmental healthAlcoholObesityMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 1.01). A confirmatory factor analysis was used to specify the model, and structural equation modeling was used to test the hypotheses. The initial measurement model was overidentified and demonstrated acceptable to favorable fit. Standardized results from a bootstrap analysis of the structural regression model showed significant direct effects of ACEs on FA and AUD symptoms. Results also found a significant indirect effect of ACEs on AUD symptoms through anhedonia, though this indirect effect was not significant for FA. Anhedonia could be a key target for the prevention and treatment of problematic alcohol use. Future research should examine the role of anhedonia in the maintenance of FA in nonheavy drinking samples. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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