Mental Health and Dispositional Predictors of Simultaneous versus Concurrent Cannabis and Alcohol Use in a Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Cannabis has become more available in Canada since its legalization in 2018. Many individuals who use cannabis also use alcohol (co-use), which can be used either at the same time such that their effects overlap (simultaneous use) or at different times (concurrent use). Though studies have identified predictors of co-use relative to single-substance use, less is known about the predictors of specific types of co-use. The present study examined the mental health and dispositional predictors of simultaneous relative to concurrent use of the two legal substances (cannabis and alcohol) among adults in Canada. Method: = 1,761) were recruited from Academic Prolific and six Canadian universities. Participants completed online self-report measures of demographic characteristics, cannabis and alcohol co-use, mental health symptoms, impulsivity, and personality traits. Results: Binary logistic regression analyses revealed that when independent variables were each examined individually, greater severity of depression, anxiety, PTSD, and ADHD symptoms; greater negative urgency and lack of premeditation; and greater impulsivity each predicted an increased likelihood of reporting past-year simultaneous use relative to concurrent use. When independent variables were grouped into three separate models (mental health, impulsivity, and personality variables), greater anxiety symptom severity, ADHD symptom severity, negative urgency, and sensation seeking were each uniquely associated with an increased likelihood of simultaneous relative to concurrent use. Conclusions: Individuals with elevated anxiety and ADHD symptoms, as well as negative urgency and sensation seeking, may be more inclined to engage in simultaneous use to self-medicate and achieve greater symptom reduction. Future studies may examine the directionality of these relations and motives (e.g., coping) that may differentiate simultaneous and concurrent use.
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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 | 0,000 | 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 ».