Распространенность и совпадение привыкания к привыканию среди бывших альтернативных старшеклассников (2014)

J Behav Addict. 2014 Apr 1;3(1):33-40.

Суссман С., Arpawong TE, Вс п, Цай Дж, Рорбах Л.А., Спруйт-Мец Д.

Абстрактные

Предпосылки и цели:

Недавняя работа изучала множественные зависимости, используя матричную меру, которая выявляет множественные зависимости через отдельные ответы для каждого типа.

МЕТОДЫ:

В настоящем исследовании изучается использование матричного метода измерения среди молодежи, бывшей альтернативной старшей школе (средний возраст = 19.8 года) и подверженной риску зависимости. Основное внимание уделялось распространенности одной или нескольких из 30 зависимостей, рассмотренных в другой работе (Sussman, Lisha & Griffiths, 11), в течение всей жизни и за последние 2011 дней (например, сигареты, алкоголь, другие / тяжелые наркотики, еда, азартные игры, Интернет, покупки , любовь, секс, упражнения и работа). Также было исследовано совместное возникновение двух или более из этих 11 видов аддиктивного поведения. Наконец, была исследована латентная классовая структура этих зависимостей и их связь с другими показателями.

РЕЗУЛЬТАТЫ:

Мы обнаружили, что когда-либо и за последние 30 дней распространенность одной или нескольких из этих зависимостей составляла 79.2% и 61.5% соответственно. Совпадение двух или более из этих зависимостей за последние 30 дней составило 61.5% и 37.7% соответственно. Латентный классовый анализ предложил две группы: группа, в целом не страдающая зависимостью (67.2% выборки), и группа с зависимостью «много работай, много играй», которая особенно пристрастилась к любви, сексу, упражнениям, Интернету и работе . Дополнительный анализ показал, что самоотчеты с одним ответом могут измерять зависимости, которые они намереваются измерить.

ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ:

Мы предлагаем влияние этих результатов на будущие исследования и разработку программ по профилактике и лечению, хотя для использования этого типа мер требуется гораздо больше проверочных исследований.

Ключевые слова: множественные зависимости, распространенность, совместное вхождение, латентный анализ классов, группы зависимостей, конвергентная валидность

ВВЕДЕНИЕ

Исследователи и практики стали рассматривать различные виды поведения какДеметрович и Гриффитс, 2012 г.), очерченные общими чертами (например, озабоченность, потеря контроля) и, фактически, первая международная конференция по поведенческим зависимостям, состоявшаяся в Будапеште, Венгрия, в марте, 2013, которая продемонстрировала консенсус исследования в отношении существования нескольких типов зависимостей ( увидеть: http://icba.mat.org.hu/; Доступ к апрелю 25, 2013). Субъектная зависимость связана с чрезмерным потреблением таких веществ, как наркотики или еда, в то время как поведенческая (процессная) зависимость связана с зависимостью от поведения (например, работа, шоппинг или секс) (Sussman и др., 2011). Некоторые исследования были завершены, чтобы попытаться установить (а) распространенность психических и поведенческих зависимостей и (б) одновременное возникновение двух или более зависимостей, чтобы лучше понять степень, в которой зависимости являются в большей степени проблемой человека (т.е. статистически уязвимое меньшинство) или образа жизни (то есть среди многих людей, за исключением тех, кто относительно устойчив). Например, Sussman et al. (2011) изучил данные исследований 83 с размерами выборки не менее 500, дополненными исследованиями меньшего масштаба, чтобы ответить на эти вопросы, относящиеся к зависимому поведению 11 в течение периода 12-месяца. Изучалась зависимость от сигарет, алкоголя, других / сильнодействующих наркотиков, еды, азартных игр, интернета, покупок, любви, секса, занятий спортом или работы. Они обнаружили, что 12-месячная распространенность этих зависимостей 11 среди взрослого населения США составляла в среднем 47% населения с одновременным появлением 23% (двух или более зависимостей). Они предположили, что пристрастия являются такой же вероятной проблемой современного оседлого образа жизни, как и нейробиологическая уязвимость.

По двум основным причинам в нескольких исследованиях изучались множественные зависимости у молодежи с использованием обширных показателей каждой зависимости. Во-первых, оценка с использованием нескольких инвентаризаций занимает много времени, что может оказаться непрактичным, особенно в больших выборках для обследования молодежи. В таких выборках (обычно в школьных условиях, а также в версиях по почте или по телефону) исследователям обычно предоставляется только 50 минут для проведения опроса (Сассман, Дент, Стейси, Бертон и Флай, 1995). Таким образом, только несколько зависимостей могут быть измерены одновременно. Во-вторых, существует значительная избыточность в измерении различных зависимостей, которые могут иметь общие черты, такие как вовлечение аппетитных мотивов (например, удовольствие, возбуждение или успокоение, забота), короткие периоды насыщения, озабоченность, потеря контроля, и накопление различных негативных последствий для жизни (Сассман и Сассман, 2011 г.). Такая избыточность обременительна для измерения. Таким образом, несколько предыдущих исследований рассматривали множественные зависимости как матричную меру. При этом типе показателя самоотчета выявляется несколько зависимостей, обычно по одному элементу на тип зависимости, упорядоченных в матричном формате. Несмотря на то, что показатель матрицы зависимости не измеряет экстенсивно какую-либо зависимость, а валидационные исследования таких мер не проводились, этот подход практичен, экономичен и может фактически выявить различные виды зависимости.

Кук (1987) был первым исследователем, который исследовал использование матричной меры для выявления распространенности и сопутствующего поведения, вызывающего привыкание. В выборке студентов колледжа 604 в США он исследовал 10 среди основных зависимых поведений 11 (то есть сигарет, алкоголя, запрещенных наркотиков, расстройств пищевого поведения [ожирение, анорексия и булимия), азартных игр, покупок, отношений / любви, секса, физических упражнений. [работает] и работает), наряду с дополнительными зависимостями (например, кофеином), насилием и эмоциональными нарушениями. Он не исследовал интернет-зависимость, так как год был завершен (то есть, Интернет, каким мы его знаем сегодня, в то время не существовало). Наиболее распространенными признаками распространенности были: отношения / любовь (25.9%), кофеин (20.1%), работа (17.5%), пол (16.8%), шоппинг (10.7%), алкоголь (10.5%) и сигареты (9.6% ). Он обнаружил, что примерно четверть выборки (23.8%) ответили «нет» на все виды аддиктивного поведения, насилия или эмоциональных нарушений, что свидетельствует о высокой распространенности аддиктивного поведения. Тем не менее, следует отметить, что он не делал различий между аддиктивным поведением, насилием со стороны партнера и эмоциональными нарушениями при представлении этих статистических данных. Кроме того, после создания «логических кластеров» он обнаружил, что все зависимости были значительно связаны друг с другом, за исключением бега / работы / покупок с алкоголем / запрещенными наркотиками. Можно предположить, был ли продемонстрирован контраст между просоциальной ежедневной зависимостью от активности и зависимостью от рискованного употребления наркотиков.

Александр и Швейгофер (1989)в исследовании частичной репликации студентов канадского колледжа 136 обнаружил аналогичные результаты Кук (1987) по двум зависимостям (отношения и работа), но распространенность была значительно ниже по другим категориям (в зависимости от того, как описывалось использование [как зависимость, негативная зависимость, зависимость или регулярное использование]). Определенный только как регулярное использование, распространенность была фактически выше, чем образец Кука на всех типах зависимости. Гринберг, Льюис и Додд (1999)В выборке студентов колледжа 129 обнаружены существенные взаимосвязи между девятью зависимостями (алкоголь, кофеин, шоколад, сигареты, физические упражнения, азартные игры, использование Интернета, телевидение и видеоигры), за исключением упражнений с алкоголем и курением сигарет, курением сигарет с шоколадом, и видеоигры с шоколадом и упражнениями. Наиболее распространенными зависимостями были физические упражнения (30%), кофеин (29%), телевидение (26%), алкоголь (26%), сигареты (23%) и шоколад (23%), которые были выше, чем у Кука среди тех же зависимостей измеряется.

MacLaren и Best (2010)на примере студентов колледжа 948 изучил факторную структуру ряда зависимостей 16. Были определены три фактора: (а) питательный (например, компульсивная помощь [доминантная и покорная], работа, шоппинг, еда [голодные и голодные], физические упражнения, отношения [доминантная и покорная]), (б) гедонистическая (нелегальные наркотики, алкоголь) (табак и пол) факторы и (в) еще один гедонистический фактор (рецептурные препараты, азартные игры, кофеин). Наиболее распространенными зависимостями были физические упражнения (25.6%), шоппинг (21.8%), доминантные и покорные отношения (17% и 11.9%), кофеин (16.5%), голодание и переедание в еде (16.4% и 14.9%), доминантная помощь, доминирующая и покорный (12.5% и 12.1%), работа (12.4%), отпускаемые по рецепту лекарства (12.2%), пол (10.3%) и алкоголь (10.2%). Хотя не реплицируется MacLaren и Best (2010)Более ранняя работа этой же исследовательской группы также выявила доминантные и подчиненные факторы, вложенные в питательные и гедонистические факторы (Кристо и др., 2003; Хейлетт, Стивенсон и Лефевер, 2004 г.). Два из этих исследований были проведены с студентами колледжа, но Haylett et al. (2004) изучал 543 последовательных поступлений в Центр восстановления PROMIS (средний возраст = 35 лет). Возможно, дополнительные факторы появляются в зависимости от степени тяжести зависимости или возраста исследуемой выборки.

Настоящее исследование является первым, чтобы исследовать использование матричной меры зависимости от бывшей продолжающей школьной молодежи. Альтернативная молодежь средней школы, как правило, не может оставаться в обычном образовании из-за неспособности своевременно получить выпускные баллы из-за функциональных проблем (например, прогулы, употребление наркотиков). Средняя школа «Продолжение» - название альтернативной школьной системы в Калифорнии (США). Средние школы непрерывного образования были созданы для выполнения государственного мандата, согласно которому все молодые люди 16 в возрасте или старше получают неполное образование до достижения ими 18 лет (раздел образовательных кодексов Калифорнии 48400; создан в 1919) в пределах школьного округа, в котором они проживают. Эти молодые люди сообщают о более высокой распространенности употребления табака и других наркотиков, чем сверстники того же возраста из обычной (комплексной) системы старших классов средней школы, и, вероятно, также сообщают о более высокой распространенности других зависимостей (Суссман, Дент и Галаиф, 1997 г.).

В этом исследовании мы измерили бывших учеников старших классов средней школы через три года после участия в проекте по профилактике наркомании (см. Sussman, Sun, Rohrbach & Spruijt-Metz, 2012 г.). Мы сосредоточились на зависимости 11, выявленной Sussman et al. (2011), Мы изучили распространенность этих зависимостей 11 (в пределах большего набора зависимостей 22), используя меру матрицы зависимостей. Мы также исследовали распространенность одновременного появления двух или более из этих зависимостей среди этой группы населения.

Кроме того, мы использовали личностно-ориентированный подход к латентным переменным, чтобы изучить основную модель аддиктивного поведения для дифференциации групп молодежи. Латентный анализ классов (LCA) - это многомерный подход, который предполагает, что скрытая категориальная скрытая переменная определяет принадлежность к классу и дает различные профили на основе ответов учащихся на набор предметов (Хагенаарс и Маккатчен, 2002 г.; Лазарсфельд, 1950; Маккатчон, 1987). Одним из преимуществ использования моделей LCA является то, что статистические индексы соответствия могут использоваться для оценки соответствия модели и помогают определить количество классов, которые лучше всего соответствуют данным, наряду с существенными соображениями.

Наконец, мы исследовали, связаны ли эти отдельные элементы ответа, содержащиеся в показателе матрицы зависимости, с другими показателями этих зависимостей; это может указывать на сходящуюся достоверность использования матричной меры. В частности, мы изучили связи между употреблением сигарет, алкоголя, других / сильных наркотиков, секса, Интернета и физических упражнений с другими доступными показателями из вопросника, которые измеряли эти зависимости другими способами.

МЕТОДЫ

Тематика

Субъектами были старшеклассники 717, которые посещали среднюю школу в южной Калифорнии и которые посещали любую из школ 24 3 несколько лет назад в рамках программы профилактики злоупотребления наркотиками (Sussman и др., 2012). Средний возраст участников 19.8 (SD = 0.8 лет), 52.4% были мужчинами, 66.5% были His-паникой, 10.8% были неиспаноязычными белыми, 22.7% были другой этнической принадлежности, и приблизительно 64.9% сообщили, что по крайней мере один родитель закончил среднюю школу.

Сбор данных

Данные были собраны в качестве последующего в течение 3 года проекта по профилактике злоупотребления наркотиками (Sussman и др., 2012) тремя способами: по телефону, почтовыми отправлениями из офиса и визитами на дом (обследования проводились на дому и выполнялись немедленно или отправлялись по почте обратно в офис). Сначала мы попытались назвать предметы. Для тех, кого мы связались по телефону, мы либо завершили опрос по телефону, либо опросили по почте, если субъект предпочел этот метод. Если после нескольких попыток нам не удалось связаться с объектами по телефону, мы отправили опросы по почте на дом субъекта. Мы также пытались достичь предметов, путешествуя к нему домой. Некоторые испытуемые сразу же учились дома; другие участники предпочли провести опрос и отправить его нам по почте. Из завершенных опросов 717, 58% были заполнены по телефону, 16% были выполнены с помощью домашних визитов (половина из них были завершены немедленно, половина была отправлена ​​обратно в течение двух недель после посещения), а 26% были возвращены посредством рассылок, отправленных на дом из офиса.

меры

Зависимости

В текущем исследовании использовалась матричная мера зависимости от нескольких ответов. Эта мера началась с категорий, разработанных Кук (1987)с последующим предоставлением обратной связи в пилотных сессиях с одним классом альтернативной молодежи из средней школы и двумя классами студентов колледжа. Субъекты одобрили когда-либо и прошлые категории наркомании 30-дня, которые применялись к ним, и могли написать дополнительные зависимости, которые, по их ощущениям, они испытали. Окончательный вариант матричной меры включал ответы, о которых сообщили как минимум субъекты 10 в пилотном исследовании. После завершения меры их попросили высказать мнение относительно формулировки пунктов меры, чтобы помочь улучшить ее ясность.

Последний заголовок меры: «Иногда люди испытывают зависимость от определенного наркотика или другого объекта или вида деятельности. Зависимость возникает, когда люди испытывают следующее: они делают что-то снова и снова, пытаясь чувствовать себя хорошо, от волнения или перестать чувствовать себя плохо; они не могут перестать делать это, даже если бы захотели; плохие вещи случаются с ними или с людьми, которые им небезразличны из-за того, что они делают ». Рядом с заголовком были заданы вопросы:« Были ли у вас зависимость от следующих вещей? »и« Чувствуете ли вы, что вы зависимы от них сейчас? (в последние дни 30)? »Было предоставлено двадцать две категории ответов зависимостей, а также 23rd, который позволял участникам указывать открытый ответ на« Любая другая зависимость? Пожалуйста, укажите: ____ ”

Категории были: курение сигарет; употребление алкоголя; употребление марихуаны; другие наркотики (такие как кокаин, стимуляторы, галлюциногены, ингалянты, XTC, опиаты, валиум или другие); кофеин (кофе или энергетические напитки, такие как Red Bull); еда (слишком много еды каждый день, переедание); азартные игры; Просмотр интернета (серфинг в сети); Facebook, Myspace, Twitter, MSN, YM или другие социальные сети; текстовые сообщения (использование мобильного телефона); онлайн или оффлайн видеоигры (PS3, Xbox, Wii); онлайн покупки; покупки в магазинах; любить; секс; упражнение; Работа; кража; религии; самоуничтожение (стрижка, обдирание, выдергивание волос); водить машину; сплетни; или любая другая зависимость. Для целей настоящего исследования были выделены только категории 11 для большинства анализов, чтобы приблизиться к категориям, рассмотренным в Sussman et al. (2011) изучение. Марихуана была объединена с категорией ответа на другие наркотики, чтобы отразить другую / сильную (незаконную) наркоманию. Категории Интернета и Facebook были объединены, чтобы создать категорию интернет-зависимости. Категория онлайн или оффлайн видеоигр не была включена в категорию интернет-зависимости, потому что игры могли быть отключены. Покупки в магазинах и интернет-магазины были включены для оценки покупательской зависимости.

Демографическая

Демографическая информация была собрана по возрасту (в годах), полу, этнической принадлежности (закодировано как латиноамериканец / испаноязычный, белый / кавказский или другой [афроамериканец, индейский индейский / коренной американец, смешанный или другой) и образовательному статусу родителей Образование родителей измерялось по обоим родителям, полученное из переменной уровня 6, варьирующейся от «не закончил 8-й класс» до «посещал или окончил аспирантуру», и было закодировано относительно того, закончил ли хотя бы один из родителей среднюю школу или не.

Обязательное использование Интернета (CIU)

Индекс 4-item был использован для оценки проблемного использования Интернета (Дэвис, Флетт и Бессер, 2002 г.). Подмножество элементов, измеряющих ослабленный импульсный контроль, использовалось для текущего исследования; относительно того, как часто случалось проблемное использование. Пункты были: «Я использую Интернет больше, чем должен», «Я обычно остаюсь в Интернете дольше, чем планировал», «Хотя бывают моменты, когда я хотел бы, я не могу сократить свое использование Интернета », и« Мое использование Интернета иногда кажется мне неподвластным ». Варианты ответа типа Лайкерта: (1) Никогда, (2) Редко, (3) Иногда, (4) Большую часть времени и (5) Всегда. Конструкция CIU показала хорошую внутреннюю согласованность (альфа Кронбаха = 0.81). Среднее значение всех элементов 4 использовалось в качестве непрерывной меры CIU.

Рискованное сексуальное поведение

Участникам были заданы три вопроса о рискованном сексуальном поведении, частота которого (как в Гриффин, Ботвин и Николс, 2006 г.; Sussman и др., 2012). Им были заданы два вопроса, относящиеся к «последним месяцам 12» и «последним дням 30»: «… со сколькими людьми у вас был половой акт?». Ответы были «0», «1», «2», при увеличении приращений 1 до «более чем людей 10» (категории ответов 11). Им также был задан вопрос: «За последние 30 дни, сколько раз у вас был половой акт?» Ответы были «0», «1 to 5 times», «6 to 10 times», «11 to 15 times», вплоть до «Более чем в 30 раз» (восемь категорий ответов).

Упражнение

Были заданы три заполняемых пустых упражнения, по одному на каждое из упражнений: «напряженных», «умеренных» и «легких». Например, пункт об интенсивном упражнении гласил: «В последние дни 7 вы выполняли напряженные упражнения, которые заставляли ваше сердце биться чаще, чем 15, например, бег, велосипед, футбол, ношение ящиков или мебели?». в прошлые дни 7, как элемент типа «заполняй пустые». Эти три элемента были адаптированы из вопросника об упражнениях в свободное время Година (GLTEQ; Годин и Шепард, 1985).

Использование вещества

Участникам был задан вопрос: «Сколько раз за последний месяц вы употребляли…» в каждой категории употребления психоактивных веществ (например, сигареты, алкоголь, пьяный алкоголь, марихуана, кокаин, галлюциногены и т. Д.). Были предоставлены варианты ответа, чтобы указать, что 0 превышает 100 (1 = 0, 2 = 1 – 10, 3 = 11 – 20,…, 12 = более 100). В настоящем исследовании использовались четыре категории употребления наркотиков: сигареты, алкоголь, пьяный от алкоголя и другие употребления наркотиков (марихуана, кокаин, галлюциногены, стимуляторы, ингалянты, экстази, обезболивающие, транквилизаторы или другие сильные наркотики; альфа Кронбаха = .83 ), создавая непрерывные оценки для каждого (все записи преобразованы). Надежность формата предмета употребления алкоголя, табака и других наркотиков (ATOD), использованного здесь, была установлена ​​ранее (например, Graham et al., 1984; Нидл, Маккуббин, Лоренс и Хоххаузер, 1983).

Злоупотребление алкоголем или наркотиками

Индекс общего злоупотребления психоактивными веществами был создан с использованием вопросов 4 (например, «За последние месяцы 12 вы продолжали употреблять алкоголь или наркотики, даже если это мешало вам выполнять свои обязанности на работе, в школе или дома?»), С да-нет бинарные ответы, выступающие в качестве косвенных элементов категорий расстройства злоупотребления психоактивными веществами DSM-IV. Для этого исследования ответы были суммированы в единую непрерывную переменную злоупотребления психоактивными веществами в прошлом году (альфа Кронбаха = .66).

Самостоятельно сообщаемые проблемные последствия употребления наркотиков были установлены в текущем исследовании с использованием подшкалы «Последствия проблем» в Инвентаризации личного опыта (PEI-PCS; Sussman и др., 1997; Уинтерс, Стинчфилд и Хенли, 1993 г.). Эта мера оценивала личные последствия злоупотребления психоактивными веществами в 11 (например, «За последние месяцы 12 сколько раз вы продавали личные вещи, такие как одежда или украшения, чтобы получить или заплатить за алкоголь или другие наркотики?») По шкале 4 ( 1 = нет 4 = часто [10 или более раз]). PEI был рекомендован Национальным институтом по борьбе со злоупотреблением наркотиками (NIDA) для использования при оценке злоупотребления психоактивными веществами в подростковом возрасте (Winters et al., 1993). Подшкала «Личные последствия» обеспечивает хорошую достоверность дискриминанта между диагностическими группами, полученными на основе интервью (например, отсутствие диагноза, злоупотребления, зависимости; точечная бизирическая корреляция = .72). Это, пожалуй, лучшая мера самоотчетов, доступная для оценки расстройства, связанного со злоупотреблением психоактивными веществами у подростков, из-за его продолжительности (только элементы 11), способности прослушивать контент, который больше, чем просто употребление наркотиков как таковой, и его относительно высокий прогноз причастности к лекарственному лечению (Winters et al., 1993).

Этика

Процедуры исследования проводились в соответствии с Хельсинкской декларацией. Субъекты были проинформированы, что их участие было добровольным и что они могут отказаться от участия в любое время без штрафа. Конфиденциальность ответов была подчеркнута для всех субъектов. Анкеты были идентифицированы только по номеру на компьютере. Субъекты также были уведомлены о получении сертификата конфиденциальности для юридической защиты предоставленных ответов. Институциональный контрольный совет Университета Южной Калифорнии - Центр наук о здоровье одобрил исследование и ежегодно проверял его. Все испытуемые были проинформированы об исследовании и все дали информированное согласие.

АНАЛИЗ И РЕЗУЛЬТАТЫ

Мы создали те же категории зависимости 11, что и в Sussman et al. (2011) обзор. Процентная доля одной или нескольких из этих зависимостей 30 за последний и последний день 11 составляла 79.2% и 61.5% соответственно. Совместное возникновение двух или более зависимостей, когда-либо и в последние 30-дни, составляло 61.5% и 37.7% соответственно. Среднее количество зависимостей в течение жизни было 2.48 (SD = 2.13) и среднее число зависимостей в последние дни 30 было 1.48 (SD = 1.68). Увеличение числа категорий к зависимостям 22, повышенным за все время и в последние дни распространенности 30, и одновременное вхождение, до 84.8% и 68.2%, а также 72.0% и 51.2%, соответственно (немного выше).

Когда-либо (на протяжении всей жизни) зависимость от 11 от самой высокой распространенности до самой низкой распространенности составляла: любовь (34.3%), Интернет (29.3%), другие / сильнодействующие наркотики (29.2%), физические упражнения (27.2%), сигареты (24.3% ), пол (24.1%), переедание (23.4%), работа (20.6%), покупки (17.9%), алкоголь (14.8%) и азартные игры (3.2%). Последней зависимостью от 30-дня в порядке от самой высокой распространенности до самой низкой распространенности было: любовь (23.2%), Интернет (18.4%), физические упражнения (17.7%), секс (16.5%), сигареты (13.4%), переедание (12.7% ), другие / тяжелые наркотики (12.7%), работа (15.6%), шоппинг (9.9%), алкоголь (5.7%) и азартные игры (1.8%). Распространенность когда-либо зависимых и прошлых зависимостей в 30-день показала почти идентичный характер зависимости, за исключением того, что другие виды зависимости от наркотиков были относительно менее распространены среди поведений для зависимости от 30-дня по сравнению с когда-либо зависимыми.

Все описательные статистические данные и коэффициенты корреляции выполнялись в версии SAS 9.3 (SAS Institute Inc., 2012 – 2013). Сравнение хи-квадрат проводилось для каждой из категорий зависимости 11, как для вечной зависимости, так и для зависимости от последнего дня 30, сравнивая общий метод сбора (телефон с заполнением на бумаге). Из сравнения 22 только пять были значимыми (p <05). Это были алкоголь (все и последние 30 дней), секс (все и последние 30 дней) и переедание (последние 30 дней). В этих случаях сообщения о распространенности по телефону были ниже, чем по бумажным анкетам. Хотя различия были значительными, масштабы различий были небольшими (все сравнения менее 7%) для алкоголя и переедания, но больше для секса (13% за все время и за последние 30 дней).

Анализ скрытого класса зависимостей 11

Анализ латентного класса (LCA) - полезный метод для идентификации однородных подгрупп в гетерогенной популяции с категориальными данными. LCA проводилась для определения категоризации групп зависимости на основе ответов студентов на дихотомические (да, нет) поведения 11 в последний день 30. Первостепенный интерес представляли классовые вероятности (вероятность того, что субъекты принадлежали к типу группы зависимости) и вероятности предмета в пределах классов (вероятность того, что субъекты участвовали в типе зависимости в пределах группы зависимости). Поскольку LCA является исследовательским методом, не было сделано никаких предположений о структуре или распределении классов. априори. Чтобы провести анализ, серия моделей LCA была построена итеративно, начиная с самой экономной одноклассной модели и подбирая последовательные модели с возрастающим числом скрытых классов. Для определения соответствия наилучшей модели использовалась комбинация статистических показателей. Мы оценили хи-квадрат Пирсона, хи-квадрат отношения правдоподобия, информационный критерий Акаике (AIC; Akaike, 1987), Байесовский информационный критерий (BIC; Шварц, 1987), Критерий отношения правдоподобия Ло – Менделла – Рубина для распределений смесей (LMR; Ло, Менделл и Рубин, 2001 г.) и значения энтропии. Модели LCA были протестированы с использованием программы MPlus Version 6.0 (Muthen & Muthen, 2004 г.).

Мы не смогли найти разницу между классом 2 и классом 3 (p = .72), который предложил решение для двух классов. Этот вывод обеспечивает статистическую дифференциацию между зависимыми и не зависимыми субъектами; то есть менее 10% субъектов класса 1 одобрили любую из зависимостей 11 (и менее 6% одобрили восемь из них), тогда как более 21% субъектов класса 2 одобрили каждую из зависимостей 11, за исключением алкоголя (14%) и азартные игры (4.3%). Дополнительные индексы соответствия были оценены, чтобы определить, работает ли решение класса 2 максимально. AIC предположил, что это была наиболее подходящая модель с AIC для двух классов = 5628.154 и трех классов = 5616.992. Энтропия была немного ниже для решения с двумя классами (65.8%) по сравнению с решением с тремя классами (66.5%). Кроме того, различия в оценках BIC между моделями были очень небольшими (BIC для двух классов = 5733.381; для трех классов = 5777.120).

Значения вероятности ответа предмета показаны в Таблица 1 и Рисунок 1 указал, что решение с двумя классами обеспечило существенную интерпретируемость для противопоставления групп зависимости и групп без зависимости (Маккатчон, 1987; Muthen & Muthen, 2004 г.). Мы изучили скрытые классовые вероятности одобрения каждого вызывающего зависимость поведения. Члены латентного класса 1 (67.2% от выборки) сообщили, что они ниже 10% по всем зависимостям 11. Они сообщили о самой высокой распространенности зависимости от любви (9.1%), сигарет (8.4%) и Интернета (8.4%). Они сообщили о самой низкой распространенности зависимости от азартных игр (0.5%), алкогольной (1.3%) и половой (2.8%) зависимости. Из-за низкой распространенности зависимостей в целом, это может быть обозначено как Не зависимая группа (в общем).

Рисунок 1 

Вероятности скрытого класса для одобрения каждого вызывающего зависимость поведения
Таблица 1 

Результаты анализа латентного класса (LCA) с сохранением двух классов

Члены латентного класса 2 (32.8% от выборки) сообщили о высокой общей распространенности зависимости - более 21% для всех предметов, кроме азартных игр (4.3%) и алкоголя (14.0%). Наиболее распространенными зависимостями для этой группы были любовь (49.7%), секс (42.4%), физические упражнения (41.3%), Интернет (37.3) и работа (37.0). Помимо азартных игр и алкоголя, они сообщили о самой низкой распространенности при покупках (21.9%), сигаретах (22.8%) и еде (25.8%). С более высокой общей распространенностью по всем пунктам, но особенно по тем, которые указывают на просоциальное поведение, эта группа может быть обозначена как Группа «Работай, Играй!».

Конвергентный анализ достоверности

Для следующего набора результатов все ps <0001, если не указано иное. Коэффициенты точечной бисериальной корреляции рассчитывались, глядя на связь непрерывно измеряемой меры сравнения с одобрением элемента матрицы зависимостей. Связь последнего 30-дневного курения сигарет с самооценкой когда-либо и 30-дневной зависимости от сигарет составила 59 и 79 соответственно. Связь последнего 30-дневного употребления алкоголя с самооценкой когда-либо и 30-дневной зависимости от алкоголя составила 21 и 36 соответственно. Связь между последним 30-дневным употреблением алкоголя и самооценкой когда-либо и 30-дневной зависимости от алкоголя составила 29 и 45 соответственно. Связь последнего 30-дневного употребления марихуаны или других «тяжелых» наркотиков с самооценкой когда-либо и 30-дневной зависимости от марихуаны или других наркотиков составляла 41 и 55 соответственно. Расстройство, связанное со злоупотреблением психоактивными веществами, было связано с постоянной и нынешней зависимостью от сигарет (25 и 23), алкоголя (30 и 33) и марихуаны или других наркотиков (31 и 34). PEI-PCS был связан с постоянной и нынешней зависимостью от сигарет (25 и 28), алкоголя (32 и 28) и марихуаны или других наркотиков (33 и 28).

Связи числа людей, с которыми у одного были половые контакты за последние 12 месяцы, количества людей, с которыми у кого были половые контакты за последние дни 30, и количества раз, когда один имел половые сношения в последние дни 30 с когда-либо быть сексуальным наркоманом было .24, .25 и .29. В течение последних дней 30 эти три предмета ассоциировались с сексуальной зависимостью: .24, .33 и .35.

Связи индекса интернет-зависимости с объединенным просмотром в последний или последний день 30 и элементом Facebook были .41 и .49, соответственно. Ассоциации индекса зависимости между сетями с единичными элементами матрицы зависимости, учитывая, что все связанные с компьютером категории когда-либо были зависимы от просмотра Интернета, социальных сетей в Интернете, онлайн- или офлайн-игры в видеоигры или совершения покупок в Интернете, были .45, .36,. 13 (p = .0004) и .15 соответственно. Ассоциация интернет-зависимости с прошлой интернет-зависимостью, просматриваемой в 30-день, социальными сетями, онлайн- или оффлайн-видеоиграми или онлайн-покупками была .54, .41, .18 и .12 (p = .001) соответственно.

Наконец, связи между тем, сколько раз человек занимался физическими упражнениями, умеренными физическими упражнениями и легкими физическими упражнениями в последние дни 7 с какой-либо зависимостью от физических упражнений, был .08 (p = .08), .01 (нс) и .01 (нс). Связь этих трех показателей физической нагрузки с зависимостью от физической нагрузки в последние дни 30 была .12 (p = .007), .04 (нс) и .01 (нс). Таким образом, только текущее участие в физических нагрузках было в значительной степени связано с текущей зависимостью от физических упражнений.

ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Последняя распространенность этих зависимостей 30 в последний день 11 в настоящем исследовании аналогична (в пределах% 5) Sussman et al. (2011) Данные о распространенности среди взрослого населения в течение месяца 12 в отношении сигарет, алкоголя, азартных игр и покупок (работа также отличалась только на 5.6%). В другом недавнем 12-месячном исследовании распространенности Ca-nadian у взрослых (Konkoly Thege и др., 2013), текущие результаты аналогичны (в пределах 5%) по этим же четырем зависимостям плюс работа. Бывшая ученица старших классов средней школы сообщила о гораздо более высокой распространенности других / употребления тяжелых наркотиков, Интернета и сексуальной зависимости по сравнению с обоими недавними исследованиями для взрослых (Konkoly Thege и др., 2013; Sussman и др., 2011). Кроме того, по сравнению с более ранним исследованием Sussman и коллег, текущая выборка показала гораздо более высокую распространенность пристрастия к еде, любви и физической активности. Konkoly Thege и коллеги не измеряли любовь и проявляли пристрастия. Тем не менее, бывшая ученица старших классов средней школы сообщила о более низкой распространенности текущей пищевой зависимости, чем в исследовании Konkoly Thege (которое составляло приблизительно 20%). Относительно большая разница между всеми тремя исследованиями распространенности пищевой зависимости может быть связана с тем, как была определена пищевая зависимость (например, как Sussman et al. [2011] по сравнению с едой слишком много или слишком мало Konkoly Thege et al. [2013]). Общая распространенность одной или нескольких зависимостей была на 10% выше среди текущей выборки, чем Konkoly Thege et al. (2013) исследования, и около 15% выше, чем Sussman et al. (2011) изучение. Это имело бы смысл, так как это была молодая группа риска.

Решение для анализа LCA для двух классов было сохранено на основе общей схемы статистических показателей определения классов. Структура классов в текущем исследовании не различала различные типы зависимостей. Возможно, поскольку это молодая группа риска, и мы не смотрели только на подвыборку, в которой сообщалось об одной или нескольких зависимостях, LCA поддерживал простую модель. Альтернативно, эти результаты могут поддержать аргумент, что многие из этих зависимостей являются взаимозаменяемыми; Можно даже предположить, что эти зависимости 11 могут служить потенциальными альтернативными зависимостями друг для друга. Так как похоже, что случай имеет общую нейробиологическую основу (например, мезолимбический дофаминергический оборот), возможно, решение двух классов не будет таким уж удивительным (Sussman и др., 2011).

Кроме того, в настоящем исследовании группа наркозависимых имела тенденцию участвовать в зависимостях, включающих в себя в целом легальные, относительно просоциальные виды деятельности, в которых зарождающийся взрослый может участвовать в повседневной жизни (любовь, секс, занятия спортом, Интернет и работа). Наркомания, сигареты (22.8%), алкоголь (14.0%), другие наркотики (27.3%) и прием пищи (25.8%) были гораздо более низкими по распространенности в этой группе. Таким образом, мы назвали их зависимой группой «Работай, играй усердно». Этот паттерн закрепления в относительно обычной зависимости типа деятельности является более нормой аддиктивного поведения (например, Кук, 1987; MacLaren & Best, 2010 г.), даже среди нынешней выборки молодых людей из группы риска.

Тем не менее, предыдущая работа имеет тенденцию проводить различия между различными типами зависимостей в выборках молодежи колледжа и взрослых с химической зависимостью (например, Haylett и др., 2004; Макларен и Бест, 2010). Кроме того, в некоторых предыдущих работах предлагались мотивы подчинения доминированию, подчинению, удовольствию или заботе (см. Haylett и др., 2004; Суссман, 2012). Имеет смысл думать, что молодежь может стремиться к относительно обычной, питательной (например, трудоголизму) и экстремальной, гедонистической (например, употреблению тяжелых наркотиков) зависимости, в зависимости от жизненного опыта, уязвимости и искомых мотивов (Суссман, 2012). Концепция аппетитных мотивов согласуется с предположением о том, что пристрастия являются неверно направленными или чрезмерными мотивами (инстинктами), и что разные факторы могут отражать разные общие мотивы аппетита (Суссман, 2012). Нынешние результаты могут привести к предположению, что пристрастия в основном ориентируются или направляются в контексте образа жизни (Чиксентмихайи и Ларсон, 1984 г.; Суссман, Стейси, Эймс и Фридман, 1998 г.), которые явно не отражают отчетливые аппетитные мотивы. Необходимо будущее исследование репликации с текущим типом выборки, а также дополнительная работа с другими группами населения, поскольку было завершено лишь несколько таких исследований типа матрицы зависимости-класса зависимости.

Наконец, отдельные предметы, связанные с сигаретой, алкоголем, другими / сильными наркотиками, сексом, Интернетом и физической зависимостью, были в значительной степени связаны с другими соответствующими показателями, что свидетельствует о сходной валидности этих предметов с другими конструкциями, связанными с зависимостью. Представляется, что концептуализация матричной меры имеет определенную ценность, хотя было бы полезно провести дополнительные исследования с более продолжительным перечнем зависимостей. Кроме того, у нас не было соответствующих мер для пяти зависимостей (например, любовь, работа).

Ограничения и будущие исследования

Есть по крайней мере пять ограничений настоящего исследования. Во-первых, различия в выборке могут привести к искажению оценок распространенности, хотя относительный характер распространенности и сопутствующей зависимости был аналогичен при сравнении бумажных данных с данными, заполненными по телефону. Кроме того, конфиденциальность используемого протокола будет способствовать минимизации смещения ответов. Тем не менее, нельзя исключать систематическую ошибку отчетов из-за выборки.

Во-вторых, хотя мера типа матрицы зависимости была исследована в какой-то предыдущей работе, как описано во введении, требуется гораздо больше работы по проверке элементов типа матрицы зависимости. Кроме того, существует слишком мало исследований, чтобы подтвердить существование устойчивых факторов совместного возникновения зависимости или скрытых групп. Можно утверждать, что этот тип меры может быть лучше назван «воспринимаемой самим собой зависимостью», а не «зависимостью», хотя мы сохранили то же использование, что и в предыдущих исследованиях.

Третьим ограничением нынешнего исследования, как и его предшественников, является отсутствие информации о более глубоких значениях скрытых групп, раскрытых с помощью LCA или факторных аналитических подходов. Нужно сделать вывод, что группы, вероятно, представляют. В некоторых недавних работах исследовались связи типов зависимостей с личностными факторами (например, Андреассен и др., 2013). Возможно, этот тип работы может помочь в определении основных значений в этих скрытых группах. Также может помочь использование качественных подходов (например, фокус-групп). Теоретически, в качестве примера, можно рассматривать эти пристрастия к 11 как группировку, отражающую активный уход (например, Интернет, покупки, работа), поиск активного удовольствия (например, секс, любовь, физические упражнения) и поиск пассивного удовольствия ( алкоголь, сигареты, другие наркотики, еда) мотивы. Возможно, предоставление субъектам списка аппетитных мотивов или контекстов образа жизни и предложение им размещать типы зависимостей в каждом из них могут быть способом приблизиться к размерности зависимостей по-другому.

Четвертое ограничение заключается в том, что, хотя большинство точечных бизерологических коэффициентов корреляции между другими показателями с элементами матрицы зависимости были значительными, только значения 20 из ассоциаций 42 показали значения, по меньшей мере, .30. Кроме того, меры, используемые в качестве сравнений, могут зависеть от разнообразия спроса или других последствий, которые, как правило, не учитываются при опросах больших выборок. Клинические интервью являются очевидным, более чувствительным средством проверки достоверности этих элементов матрицы зависимости. Тем не менее, это первый такой экзамен и, как таковой, это важно.

Наконец, эти данные были поперечными. Мы не имеем представления о стабильности различных зависимостей. Возможно, что некоторые пристрастия (например, алкоголь) более неизменны, чем другие (например, работа [можно потерять работу] или физические упражнения [можно получить травму]). Для определения этой возможности необходимы продольные данные. На данный момент не существует продольных исследований, в которых бы использовалась мера типа зависимости от матрицы.

В будущих исследованиях могут быть рассмотрены изменяющиеся тенденции в зависимости и последствия зависимости от определенного поведения по сравнению с другими. То есть распространенность самооценки по показателям зависимости может изменяться по мере того, как изменяется приемлемость зависимости от определенных видов поведения наряду с различными ассоциациями. Например, можно связать зависимость от любви, секса, занятий спортом или работы с социальными образами, включая «романтические» или в качестве примеров «современной жизни». Эти пристрастия могут считаться более приемлемыми, чем пристрастие к сигаретам, алкоголю и / или другим наркотикам, а последние пристрастия могут быть связаны с социальными образами типа «мятежный» или «потеря самоконтроля». Тем не менее, социальные образы могут меняться в отношении некоторых наркотиков; в частности употребление марихуаны. Употребление марихуаны может стать причиной более высокой распространенности и ассоциироваться с относительно позитивными образами (например, «быть современным») в течение следующих нескольких лет. Возможно, зависимость от марихуаны должна рассматриваться отдельно от других элементов матрицы наркомании в будущей продольной работе. Изменения в паттернах зависимости со временем могут быть важны для изучения в будущей работе с использованием показателя матрицы зависимости.

Таким образом, настоящее исследование способствовало накоплению знаний о распространенности, совместном появлении, скрытой классовой структуре и конвергентной валидности множественных зависимостей, используя матричную меру зависимости применительно к бывшей молодежи старших классов средней школы. Как и в предыдущих исследованиях, настоящее исследование подчеркивает высокую распространенность и сопутствующую зависимость среди молодежи и взрослых. Факторы контекста образа жизни могут вести к склонности людей к зависимости, и, возможно, степень зависимости может отражать такие переменные, как обычная нейробиология. Программе профилактики и лечения могут потребоваться дополнительные ресурсы для лучшего удовлетворения потребностей в оценке и адаптации программ к различным зависимостям, но, возможно, «общая» перспектива зависимости может быть применена для больших групп населения с учетом результатов настоящего исследования. Наконец, вполне возможно, что изменения на уровне общества необходимы для того, чтобы уменьшить современные предикторы зависимости от образа жизни (например, необходимость выполнять, распад расширенной семьи). Мы можем предположить, что многие физические, социальные и эмоциональные негативные последствия являются результатом участия в этих нескольких типах зависимостей. На этой арене необходимо проделать большую работу в будущем, поскольку зависимость, несомненно, гораздо более распространена, чем мы хотим признать.

Благодарности

Источники финансирования: Эта статья была поддержана грантом Национального института по борьбе со злоупотреблением наркотиками (DA020138).

Сноски

Вклад автора: С.С. взял на себя ведущую роль в разработке концепции и дизайна, написании рукописи, и он был главным исследователем всего проекта. TEA взял на себя ведущую роль в анализе данных, интерпретации данных и составлении анализа и результатов. PS взял на себя роль старшего аналитика, чтобы помочь интерпретации данных и записи результатов. Он также занимался управлением данными и был одним из главных исследователей всего проекта. JT помог в ясности написания и предоставил материал в разделе обсуждения. LAR и DS-M помогали комментировать рецензию на протяжении всей рукописи, и они также были со-главными исследователями всего проекта. Все авторы имели полный доступ ко всем данным в исследовании и несут ответственность за целостность данных и точность анализа данных.

Конфликт интересов: Ведущий автор получает роялти от продаж профилактической программы, которая кратко упоминалась в этой рукописи. Тем не менее, нет никакого конфликта интересов в отношении текущей темы или иного здесь.

Рекомендации

  1. Акаике Х. Факторный анализ и АПК. Psychometrika. 1987; 52: 317-332.
  2. Александр Б.К., Швайгофер АРФ. Распространенность зависимости среди студентов университетов. Психология аддиктивного поведения. 1989; 2: 116-123.
  3. Андреассен К.С., Гриффитс М.Д., Гиртсен С.Р., Кроссбаккен Е., Квам С., Паллесен С. Взаимосвязь поведенческих зависимостей и пятифакторной модели личности. Журнал поведенческих зависимостей. 2013; 2: 90-99.
  4. Кристо Дж., Джонс С.Л., Хейлетт С., Стивенсон Г.М., Лефевер Р.М.Х., Лефевер Р. Краткий опросник PROMIS Дальнейшая проверка инструмента для одновременной оценки множественного аддиктивного поведения. Захватывающее поведение. 2003; 28: 225-248. [PubMed]
  5. Кук DR. Самоидентифицированные зависимости и эмоциональные расстройства в выборке студентов колледжа. Психология аддиктивного поведения. 1987; 1: 55-61.
  6. Csikszentmihalyi M, Larson R. Быть подростком: конфликт и рост в подростковом возрасте. Нью-Йорк: основные книги; 1984.
  7. Дэвис Р.А., Флетт Г.Л., Бессер А. Валидация новой шкалы для измерения проблемного использования Интернета: последствия для проверки перед приемом на работу. Киберпсихология и поведение. 2002; 5: 331-345. [PubMed]
  8. Деметрович З., Гриффитс М.Д. Поведенческие пристрастия: прошлое, настоящее и будущее. Журнал поведенческих зависимостей. 2012; 1: 1-2.
  9. Годин Г., Шефард Р.Дж. Простой метод оценки упражнений поведения в обществе. Канадский журнал прикладной спортивной науки. 1985; 10: 141-146. [PubMed]
  10. Graham JW, Flay BR, Johnson CA, Hansen WB, Grossman LM, Sobel JL. Надежность самоотчетных показателей употребления наркотиков в профилактических исследованиях: оценка вопросника SMART проекта с использованием матрицы надежности тест-повторное тестирование. Журнал наркологического образования. 1984; 14: 175-193. [PubMed]
  11. Гринберг Дж. Л., Льюис С. Э., Додд Д. К. Перекрывающиеся пристрастия и чувство собственного достоинства среди мужчин и женщин колледжа. Захватывающее поведение. 1999; 24: 565-571. [PubMed]
  12. Гриффин К.В., Ботвин Г.Ж., Николс Т.Р. Влияние школьной программы профилактики злоупотребления наркотиками среди подростков на рискованное поведение в связи с ВИЧ в молодом возрасте. Профилактика Наука. 2006; 7: 103-112. [PubMed]
  13. Hagenaars JA, McCutcheon A. Прикладной латентный анализ классов. Кембридж: издательство Кембриджского университета; 2002.
  14. Хайлетт С.А., Стивенсон Г.М., Лефевер Р.М.Х. Ковариация при аддиктивном поведении: исследование аддиктивных ориентаций с использованием более короткого опросника PROMIS. Захватывающее поведение. 2004; 29: 61-71. [PubMed]
  15. Konkoly Thege B, Colman I, El-Guebaly N, Hodgins DC, Patten S, Schopflocher D, Wolfe J, Wild C. Распространенность поведенческой и связанной с веществом зависимости: предварительное исследование из Канады. Журнал поведенческих зависимостей. 2013; 2 (Suppl): 18.
  16. Лазарсфельд П.Ф. Логическое и математическое обоснование скрытого структурного анализа. В: Стоуффер С.А., Гутман Л., Сучман Е.А., Лазарсфельд П.Ф., Стар С.А., Клаузен Ю.А., редакторы. Измерение и прогноз: Исследования по социальной психологии во Второй мировой войне. Том 4. Принстон, Нью-Джерси: издательство Принстонского университета; 1950. С. 365 – 412. Глава 10.
  17. Ло Y, Менделл N, Рубин Д. Тестирование количества компонентов в модели смеси. Biometrika. 2001; 88: 767-778.
  18. МакЛарен В.В., Лучший Л.А. Множественное привыкание к поведению у молодых людей: студенческие нормы для более короткого вопросника PROMIS. Захватывающие поведения. 2010; 35: 252-255. [PubMed]
  19. McCutcheon AL. Серия статей Sage University по количественным приложениям в социальных науках № 07-064. Ньюберри Парк, Калифорния: Шалфей; 1987. Анализ латентного класса.
  20. Muthen LK, Muthen BO. Руководство пользователя Mplus. 3. Лос-Анджелес, Калифорния: Muthen & Muthen; 2004 г.
  21. Needle R, McCubbin H, Lorence J, Hochhauser M. Надежность и обоснованность подросткового употребления наркотиков, о котором сами сообщали, в семейном исследовании: методологический отчет. Международный журнал наркомании. 1983; 18: 901-912. [PubMed]
  22. SAS Institute Inc. SAS / STAT Версия программного обеспечения 9.1.3. Cary, NC: SAS Institute Inc; 2012-2013.
  23. Шварц Г. Оценка размерности модели. Летопись статистики. 1987; 6: 461-464.
  24. Суссман С. Стив Суссман о фильме Матильды Хеллман «Не упускайте возможности!» Неспособность понять ключевые аспекты жизни наркомана: эффекты привыкания. Использование и злоупотребление психоактивными веществами. 2012; 47: 1661–1665. [PubMed]
  25. Sussman S, Dent CW, Galaif ER. Корреляции злоупотребления психоактивными веществами и зависимости среди подростков с высоким риском злоупотребления наркотиками. Журнал злоупотребления психоактивными веществами. 1997; 9: 241-255. [PubMed]
  26. Суссман S, Дент CW, Стейси А.В., Бертон Д., Флэй БР. Разработка школьных программ профилактики и прекращения употребления табака. Тысяча Дубов, Калифорния: Мудрец; 1995.
  27. Суссман С., Лиша Н., Гриффитс М. Распространенность пагубных привычек: проблема большинства или меньшинства? Оценка и медицинские профессии. 2011; 34: 3–56. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  28. Суссман С, Стейси А.В., Эймс С.Л., Фридман Л.Б. Самостоятельно сообщаемые места высокого риска употребления наркотиков подростками. Захватывающее поведение. 1998; 23: 405-411. [PubMed]
  29. Sussman S, Sun P, Rohrbach L, Spruijt-Metz D. Результаты программы профилактики злоупотребления наркотиками для пожилых подростков и молодых людей в течение года: Оценка компонента, стимулирующего мотивационные интервью. Психология здоровья. 2012; 31: 476-485. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  30. Суссман С., Суссман А.Н. Учитывая определение наркомании. Международный журнал экологических исследований и общественного здравоохранения. 2011; 8: 4025-4038. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  31. Уинтерс К.С., Стинчфилд Р.Д., Хенли Г.А. Дальнейшая проверка новых шкал измерения подросткового алкоголя и других злоупотреблений наркотиками. Журнал исследований по алкоголю. 1993; 54: 534-541. [PubMed]