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La relación de las trayectorias de edad adulta emergentes con el uso de drogas y otros correlatos

    1. [1] University of California System

      University of California System

      Estados Unidos

    2. [2] Keck School of Medicine of USC
  • Localización: Health and addictions: salud y drogas, ISSN-e 1578-5319, Vol. 15, Nº. 2, 2015, págs. 91-102
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • The relationship of emerging adulthood trajectories to drug use, and other correlates
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      El interés en la "Edad Adulta Emergente " (EA) como un periodo de desarrollo único ha aumentado. Este estudio examinó la heterogeneidad de la EA entre los jóvenes en riesgo (N=1677) mediante la identificación de las trayectorias de desarrollo en los individuos. En primer lugar, una versión de 8 ítems del Inventario de Dimensiones de EA (IDE) fue probada para la invariancia factorial en tres momentos temporales; la versión de 5 ítems de EA resultó ser factorialmente invariante. A continuación, el modelado de clases latentes crecientes identificó tres trayectorias de desarrollo únicas. Por último, se compararon los datos demográficos y los comportamientos de riesgo para la salud. La clase 1 representa una amplia clase de bajo riesgo (mayor en EA).

      Se compararon los tamaños de las clases 2 y 3 (~ 5 % de la muestra). La clase 2 parece ser una clase de alto riesgo que disminuye en EA, mientras que la clase 3 parece ser una clase de riesgo medio que aumenta en EA. Este estudio confirma que no todo el mundo experimenta la EA de la misma forma y que los estudiantes de instituto no eluden la EA (pasar directamente a la edad adulta).

    • English

      Interest in “Emerging Adulthood” (EA) as a unique developmental period has increased. This study examined the heterogeneity of EA among at-risk youth (N=1,677) by identifying trajectories of development across individuals. First, an 8-item version of the Inventory of Dimensions of EA (IDEA) measure was tested for factorial invariance across three time points; the 5-item EA measure was found to be factorially invariant. Next, latent class growth modeling identified three unique developmental trajectories. Lastly, classes were compared on demographics and health-risk behaviors. Class 1 represented a large, low-risk class (highest on EA). Classes 2 and 3 were comparably sized (~5% of the sample). Class 2 appears to be a high-risk class that decreases in EA, while Class 3 appears to be a mediumrisk class that increases in EA. This study confirms that not everyone experiences EA similarly and that continuation high school students do not circumvent EA (move directly to adulthood).


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