Interactive effects of alcohol and cannabis quantities in the prediction of same‐day negative consequences among young adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simultaneous alcohol and cannabis use is common, but observational studies examining negative consequences of simultaneous use have rarely considered dose-related interactions between alcohol and cannabis. This study examined interactions between quantities of cannabis and alcohol consumed in predicting negative consequences on simultaneous use days. METHODS: Young adults (N = 151; 64% female; 62% White) reporting recent simultaneous use and at least weekly alcohol and cannabis use completed 21 daily, smartphone-based surveys assessing previous day quantities of cannabis and alcohol used, types of cannabis used (flower, concentrates, edibles), and negative substance-related consequences. Multilevel models examined: (1) whether negative consequences differed within-person across simultaneous use days and single-substance use days; and (2) whether quantities of alcohol and cannabis consumed on simultaneous use days interacted, within-person, to predict negative consequences. We focused on quantities of cannabis flower (grams) in primary analyses and explored quantities of other forms of cannabis (concentrates, edibles) in supplementary analyses. RESULTS: Participants reported fewer negative consequences on alcohol-only (243 observations) and cannabis-only (713 observations) days than they did on simultaneous use days (429 observations). On simultaneous use days involving cannabis flower use (313 observations across 81 participants), the within-person association between number of standard drinks and negative consequences was weaker on days during which larger (vs. smaller) amounts of cannabis flower were consumed. Inspection of simple slopes revealed that decreased alcohol use was associated with less of a decline in negative consequences when combined with relatively greater amounts of cannabis flower. CONCLUSIONS: Although simultaneous use was associated with more negative consequences than alcohol-only and cannabis-only use, negative consequences on simultaneous use days varied as a function of the interaction between alcohol and cannabis quantities. As findings suggest that using larger amounts of cannabis may attenuate declines in negative consequences associated with lighter drinking, interventions for higher-risk simultaneous use patterns may benefit from a focus on quantities of both alcohol and cannabis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».