Who's at greatest risk? Latent profiles of alcohol and cannabis use and related consequences among college students.
Who's at greatest risk? Latent profiles of alcohol and cannabis use and related consequences among college students.
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谁的风险最大？
DOI：
10.1016/j.addbeh.2022.107536
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发表时间：
2023
影响因子：
4.4
通讯作者：
StimulantNorms,Prevalence(SNAP)StudyTeam
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hatch,MelissaR;Bravo,AdrianJ;Looby,Alison;Hurlocker,MargoC;StimulantNorms,Prevalence(SNAP)StudyTeam
大学生的酒精和大麻使用模式存在显著的异质性，其中一些人的使用模式增加了他们产生不良后果的风险。以人为本的方法可以帮助识别那些使用风险较高的学生群体。进行潜在特征分析（LPA），以确定基于酒精和大麻使用频率和数量的亚组，探索人口统计学协变量，并检查亚组之间在酒精和大麻相关后果、同时使用和其他物质使用方面的平均差异。研究对象是从美国七所大学招募的2423名大学生（年龄为20.1,72%为女性），这些大学生过去一个月都有饮酒和吸食大麻的习惯，并完成了一项关于药物使用行为的在线调查。结果四剖面溶液为最佳拟合模型。概况1代表“轻度、不经常使用酒精和大麻”（73.8%），概况2代表“严重、不经常使用酒精和中度、频繁使用大麻”（15.9%），概况3代表“中度、频繁使用酒精和大麻”（5.6%），概况4代表“非常严重、频繁使用酒精和重度、频繁使用大麻”（4.7%）。男性、非西班牙裔白人和/或希腊裔的学生更有可能重度饮酒。概况3和4代表高风险概况，两者同时使用的可能性都较高，概况3表明更多的大麻后果，而概况4表明更多的酒精后果。结论重度饮酒或重度共饮会增加发生严重不良后果的风险。
BackgroundThere is significant heterogeneity in alcohol and cannabis use patterns among college students, with some engaging in use patterns that heighten their risk for adverse consequences. Person-centered approaches can help identify those subgroups of students with riskier use patterns. Latent Profile Analyses (LPA) were conducted to identify subgroups based on alcohol and cannabis use frequency and quantity, to explore demographic covariates and to examine mean differences across subgroups on alcohol- and cannabis-related consequences, simultaneous use, and other substance use.MethodsParticipants were 2,423 college students (Mage= 20.1; 72 % female) recruited from seven US universities who endorsed past-month alcohol and cannabis use and completed an online survey of substance use behaviors.ResultsA four-profile solution was the best fitting model. Profile 1 represented “light, infrequent alcohol and cannabis use” (73.8 %), Profile 2 represented “heavy, infrequent alcohol and moderate, frequent cannabis use” (15.9 %), Profile 3 represented “moderate, frequent alcohol and cannabis use” (5.6 %) and Profile 4 represented “very heavy, frequent alcohol and heavy, frequent cannabis use” (4.7 %). Students who identify as male, White non-Hispanic, and/or Greek-affiliated were more likely to be in the heavy alcohol use profiles. Profiles 3 and 4 represent high-risk profiles, with both having a higher likelihood of simultaneous use, Profile 3 endorsing more cannabis consequences, and Profile 4 endorsing more alcohol consequences.ConclusionResults suggest that heavy alcohol or heavy co-use heightens risk for serious adverse consequences.
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人体组织中含有 IgA1、IgA2 和 J 链的细胞的分布。
DOI：
--
发表时间：
1984
期刊：
Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
影响因子：
--
作者：
Crago,SS;Kutteh,WH;Moro,I;Allansmith,MR;Radl,J;Haaijman,JJ;Mestecky,J
通讯作者：
Mestecky,J
肿瘤坏死因子诱导β2-干扰素：控制细胞增殖的稳态机制
影响因子：
64.5
作者：
M. Kohase;D. Henriksen‐Destefano;L. May;J. Vilček;P. Sehgal
通讯作者：
P. Sehgal
影响因子：
4.4
作者：
J. Splawski;Laurie M. Mcanally;P. E. Lipsky
通讯作者：
J. Splawski;Laurie M. Mcanally;P. E. Lipsky
分离和比较两种具有淋巴细胞激活因子活性的单核因子：IL-1β 和杂交瘤生长因子 (HGF)。
影响因子：
4.4
作者：
J. Damme;J. V. Beeumen;B. Decock;J. Snick;M. Ley;A. Billiau
通讯作者：
A. Billiau
人体淋巴器官和各种分泌组织中IgA产生细胞的不同亚类分布。
影响因子：
4.4
作者：
K. Kett;P. Brandtzaeg;J. Rádl;J. Haaijman
通讯作者：
J. Haaijman