Profiles of impulsivity and alcohol use: Unveiling personality, cognitive traits, and <scp>DSM</scp> diagnoses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impulsivity is closely associated with alcohol use, but limited research has explored distinct latent profiles encompassing impulsivity traits and alcohol use disorder symptoms. METHODS: This study used latent profile analysis (LPA) to investigate these patterns among 201 adult outpatients (50% female, 50% male) from a tertiary care setting. Participants completed self-reported measures such as the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), Impaired Control Scale, and UPPS-P Impulsivity Scale, as well as performance-based tasks like the Probability Reward Task (PRT) and Stop Signal Reaction Time Task. RESULTS: LPA identified three profiles using AUDIT, impaired control, and UPPS-P: (1) Low-Risk Profile-characterized by low levels of alcohol use disorder (AUD) symptoms and impulsivity; (2) Emotionally Reactive Profile-characterized by elevated impulsivity with low AUD symptoms; and (3) High-Risk Profile-characterized by elevated levels of both AUD symptoms and impulsivity. ANCOVA results revealed that Emotionally Reactive individuals scored higher on neuroticism, negative affectivity, and psychoticism and lower on conscientiousness compared to the Low-Risk group. Both Emotionally Reactive and High-Risk groups showed lower agreeableness, antagonism, and disinhibition relative to the Low-Risk group. On cognitive tasks, the Low-Risk group outperformed the High-Risk group in PRT accuracy and discriminability, while Emotionally Reactive and Low-Risk groups showed similar advantages over High Risk. CONCLUSIONS: These findings reveal distinct personality and cognitive profiles linked to reward and control processes, informing tailored interventions for impulsivity and alcohol-related harms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».