Differences in Alcohol-Related Variables Between Individuals Who Engage in Food and Alcohol Disturbance (FAD) Behaviors and Those Who Only Use Alcohol: The Role of FAD-Motives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Food and alcohol disturbance (FAD) is the use of any compensatory behavior (e.g., skipping meals) within the context of a drinking episode. FAD has two underlying motives: to enhance the effects of alcohol (FAD-AE) and/or compensate for calories consumed from alcohol (FAD-CC). Prior work finds that FAD is positively associated with alcohol-related outcomes; however, it is unclear whether FAD confers increased risk above alcohol use alone and whether there are differences in alcohol outcomes by FAD-motive. Thus, the present study evaluated alcohol use patterns (i.e., past-month quantity/frequency, binge use, consequences, and drinking motives) by FAD status and FAD-motives. METHOD: Data were from the Stimulant Norms and Prevalence 2 (SNAP2) study, which included 5,809 undergraduates from six U.S. universities. Participants were grouped into four categories: Alcohol-Only, FAD-AE, FAD-CC, and FAD-both (i.e., both FAD-AE and FAD-CC motives). Ordinary least squares regression was used for drinking motives, and quasi-Poisson regressions were used for other outcomes. RESULTS: Alcohol use quantity, frequency, binge use, and consequences were all greatest in the FAD-both group and lowest in the alcohol-only group, with the FAD-AE and FAD-CC groups intermediate and not significantly different from each other. To illustrate, the FAD-both group had 47%, 33%, and 25% greater alcohol-related consequences than the alcohol-only, FAD-CC, and FAD-AE groups, respectively. This stepwise pattern held for drinking motives, with fewer significant differences. CONCLUSIONS: Engagement in FAD is linked to an increased likelihood of poor alcohol outcomes versus alcohol use alone, and FAD for both motives represents the highest risk group.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».