Cannabisgebruik bij jongeren in een justitiële inrichting, een studie naar Cognitieve Bias en Executieve Controle.
Masterthese Klinische Ontwikkelingspsychologie (tweede versie) Datum: 18 – 06 – 2015
Naam: Jesse van den Doren Studentnummer: 6044042
Begeleider UvA: Dr. A.M.L. Collot d'Escury Externe begeleider: Drs. H. van der Baan Tweede Beoordelaar: Drs. H van der Baan
2
Abstract
Onder jongeren in justitiële jeugdinrichtingen (JJI’s) komt in hoge mate cannabisgebruik voor. Nieuwe interventies om cannabismisbruik tegen te gaan, zoals Cognitive Bias Modification (CBM), richten zich op het verminderen van cognitieve biasen bij cannabisgebruikers. Deze
interventies zijn gebaseerd op het Duel Proces Model dat verslavingsgedrag tracht te verklaren door invloeden van cognitieve biasen en executieve controle (EC). De Incentive Habit theory stelt dat cognitieve biasen bij zware gebruikers minder een rol spelen dan bij lichte gebruikers. De huidige studie onderzoekt de invloeden van cognitieve biasen (aandachtsbias en toenaderingstendens) en EC bij cannabisgebruikers in een JJI’s. In deze studie werden 59 jongeren in 5 strafrechtelijke en één civielrechtelijke inrichting door middel van de CUDIT-R ingedeeld in lichte, gematigde en zware gebruikers. Middels de cannabis- VPT en AAT werden de aandachtsbias en toenaderingstendens bepaald. Als maat voor EC werden de SOPT (werkgeheugen), Stroop (interferentie) en BSCS (zelfcontrole) afgenomen. Gematigde gebruikers bleken tegen verwachting in een minder sterke aandachtsbias te bezitten dan lichte en zware gebruikers. Een effect van toenaderingstendens werd niet gevonden. Zelfcontrole bleek als maat voor EC de sterkst voorspellende maat voor
cannabisgebruik. De resultaten tonen aan dat zowel het Dual Proces model als de Incentive Habit theory de mate van middelengebruik bij jongeren in een inrichting niet volledig kan verklaren. Limitaties van het huidig onderzoek en suggesties voor vervolgonderzoek worden besproken.
3 Inhoudsopgave Introductie p. 4 Methode p. 8 Participanten p.8 Materialen p.9 Procedure p.13 Resultaten p.14 Deelnemers p.14 Hoofdanalyses p.15 Exploratieve analyse p.19
Conclusie & Discussie p.20
Referenties p.29
Bijlage 1. Vb informed consent voor jongere in een justitiële inrichting. P.32 Bijlage 2. vb Informed Consent voor ouders en verzorgers van minderjarigen p.33
4
Introductie
Ondanks dat het gebruik van cannabis niet is toegestaan binnen justitiële- en civiel
rechtelijke inrichtingen is het gebruik van cannabis binnen inrichtingen hoog. In een studie van Kepp en collega’s (2009) gaven 63% van de jongeren binnen Justitiële Jeugdinrichtingen (JJI’s) aan
cannabis te hebben gebruikt binnen de muren van JJI’s terwijl 90% van alle jongeren binnen JJI’s aangeeft dat cannabis makkelijk te verkrijgen is. Afhankelijkheid van cannabis hangt bij deze jongeren onder andere samen met meer recidive (Perkonigg et al., 2008). Er is vraag naar behandeling voor verslaving en middelenmisbruik bij deze jongeren. Een mogelijke vorm van behandeling voor deze groep is het aanpassen van cognitieve biasen.
Volgens het Dual Proces model (o.a Stacy & Wiers, 2010) zijn belangrijke componenten voor het ontstaan en de instandhouding van verslaving en misbruik van middelen de cognitieve biasen en de mate van executieve controle. In deze studie wordt de invloed van cognitieve biasen en
executieve controle op cannabisgebruik bij jongeren in een inrichting onderzocht.
Het Dual Proces model gaat uit van twee soorten gescheiden maar interacterende processen die samen gedrag sturen. Het gaat om impulsieve processen en reflectieve processen. De impulsieve processen werken snel en automatisch en doen weinig beroep op cognitieve processen, daar
tegenover staan de reflectieve processen, deze doen juist wel beroep op cognitieve processen. De reflectieve processen zijn in de regel bewuste en veelal langzamer werkende processen die de impulsieve processen kunnen onderdrukken. De belangrijkste automatische processen zijn de cognitieve biasen, deze zorgen dat een gebruiker zijn aandacht sneller op bepaalde stimuli richt en sneller toenadering kan zoeken of juist bepaalde situaties kan vermijden (Stacy & Wiers, 2010). Volgens het Dual Proces Model zijn er drie cognitieve biasen van belang bij middelengebruik. De associatiebias, wat inhoudt dat cannabisgebruikers cannabis gerelateerde stimuli attractiever zullen
5
beoordelen vergeleken met niet gebruikers. De aandachtsbias wat inhoudt dat cannabisgebruikers meer aandacht tonen voor cannabis-gerelateerde cues vergeleken met niet cannabisgebruikers (Field, Mogg & Bradyley, 2004 ). En de toenaderingstendens (Cousijn, Goudriaan & Wiers, 2011) wat zorgt dat cannabisgebruikers sneller toenadering zoeken tot cannabis-relateerde cues dan niet cannabisgebruikers. De aandachtsbias hangt bij zware gebruikers samen met drang om te gebruiken, mate van gebruik en mate van afhankelijkheid (Field et al, 2005). De toenaderingstendens hangt onder andere samen met een hogere mate van gebruik zes maanden later gemeten (Cousijn et al., 2011). De aanwezigheid van de associatiebias bij cannabisgebruikers is vooralsnog niet aangetoond (Field et al, 2005) en is hierom buiten de focus van deze studie gehouden.
Een van de belangrijkere reflectieve processen uit het Dual Proces model is executieve controle (vanaf hier EC). Wanneer mensen zelfcontrole uitoefenen om de drang om een middel te nemen te weerstaan zijn zij daarbij sterk afhankelijk van executieve functies zoals onder andere inhibitie of werkgeheugen (Hofmann et al., 2011). EC is een overkoepelende term voor de executieve functies die bijdragen aan de zelfcontrole van een gebruiker. Hoe sterker de EC hoe succesvoller pogingen van een gebruiker zullen zijn om impulsen onderdrukken en zichzelf ondanks zijn drang om te gebruiken zich te beheersen om het middel tot zich te nemen.
Klassieke interventies voor het behandelen van middelenmisbruik, zoals CGT, zijn meestal gericht op het versterken reflectieve processen zoals denkfouten en motivatie (Rothbaum et al, 2000). Op basis van het Dual Proces model zijn echter ook nieuwe interventies ontwikkeld, specifiek gericht op het verminderen van impulsieve processen. Een van die interventies is de Cognitive Bias Modification training (CBM) waarmee geprobeerd wordt verslaving te behandelen door middel van het verkleinen van de aandachts- en/of toenaderingsbias. Recente studies naar het gebruik van CBM bij alcoholverslaving laat zien dat er toekomst zit in de behandeling van verslaving en misbruik van middelen door het aanpassen van de cognitieve biasen. Zo bleek CBM effectief in het verkleinen van cognitieve biasen en bovendien effectief in het verkleinen van terugval bij alcoholverslaafden
6
wanneer het toegevoegd werd aan behandeling als gebruikelijk (Schoenmakers et al., 2010). De werkzaamheid van een op cannabis toegespitste CBM wordt op dit moment onderzocht (o.a van der Baan, 2015, lopend onderzoek)
Tegen verwachting in kwam echter uit pilotstudie van masterthese student Monajemzadah (2014), die onderzoek deed naar de aanwezigheid van cognitieve biasen voor cannabisgebruik bij jongeren die met justitie in aanraking waren gekomen, naar voren dat bij de zwaarste groep
gebruikers een minder grote aandachtsbias werd gevonden dan bij de wat lichtere gebruikers. Deze bevinding komt overeen met de Incentive Habit theory van Di Chiara (2000).
Di Chiara (2000) stelt dat in het proces van de ontwikkeling van een afhankelijkheid van een middel verschillende processen van belang zijn. In de vroege stadia zijn automatische leerprocessen belangrijk, de aandachtsbias en de toenaderingstendens helpen om de gebruiker het middel makkelijker te verkrijgen en tot zich te nemen. De cognitieve biasen faciliteren volgens Di Chiara vooral het aanleren van het verslavingsgedrag. Echter na langdurige ervaring van gebruik wordt dit gedrag een gewoonte waardoor gewoonte processen een prominentere rol gaan spelen, deze processen zorgen er voor dat gebruik in stand worden gehouden. Wanneer gewoonte een belangrijke rol gaat spelen bij het gebruik zullen de cognitieve biasen volgens Di Chiara zelfs
afnemen. Doordat het verkrijgen en gebruiken van het middel een gewoonte is geworden is er voor een hogere gerichtheid op het middel is immers geen noodzaak meer. Bewijzen voor de afname van de rol van cognitieve biasen bij zwaar middelengebruik zijn gevonden bij onder andere roken (Mogg, 2005) ook Hogarth en collega’s, 2003 vonden een hogere aandachtsbias bij lichtere rokers dan bij zwaardere rokers. Bij alcoholgebruikers (Field, 2007) zijn aanwijzingen gevonden dat zwaarder gebruik niet samenhangt met een hogere aandachtsbias vergeleken met lichte gebruikers. In andere onderzoeken wordt echter wel gevonden dat zwaar gebruik samenhangt met hogere cognitieve biasen, zoals Waters en collega’s, 2003, bij roken.
7
Zware cannabisgebruikers hebben dus mogelijk lichtere cognitieve biasen vergeleken met gematigde cannabisgebruikers. Dit heeft gevolgen voor de verwachte effectiviteit van CBM. Aangezien deze behandeling het meest effectief bevonden is bij gebruikers met een hoge
aandachtsbias (Eberl et al., 2013) zou dit kunnen betekenen dat de zwaardere cannabis gebruikers minder goed te behandelen zijn met CBM dan lichtere gebruikers.
Naast de relatie tussen mate van cannabisgebruik en cognitieve biasen is ook de invloed van EC op zowel het gebruik zelf als op deze relatie van belang. EC is een van de belangrijke reflectieve processen binnen het Dual Proces model. Op basis van dit model ligt het voor de hand dat cognitieve biasen een grotere rol spelen bij een lage EC en andersom. Uit eerder onderzoek bij
alcoholgebruikers bleek ook dat de aandachtsbias voorspellend was voor alcoholgebruik maar alleen bij deelnemers met een lage EC (Hemel-Ruiter et al., 2013). Bij cannabisgebruikers is deze relatie nog niet eerder onderzocht. Opvallend is dat niet geheel duidelijk is welke executieve functies het meest voorspellend zijn als maat voor EC. Werkgeheugen wordt vaak genoemd als meest omvattende maat van executieve functies (Kane, Engle, 2002), hoewel ook interferentie als belangrijke maat voor EC bij verslavingsgedrag wordt genoemd (Fillmore & Vogel-Strott, 2001). Aangezien EC volgens het Dual Proces Model zorgt voor zelfcontrole van de gebruiker over het tot zich nemen van het middel, ligt het in de lijn der verwachting dat ook zelfcontrole als maat van EC effectief zal zijn. In deze studie wordt de invloed van verschillende EC maten; werkgeheugen, interferentie en zelfcontrole op de mate van cannabisgebruik bestudeerd.
Cannabisgebruik onder jongeren binnen inrichtingen is zoals eerder genoemd hoog en problematisch. De huidige studie kan inzicht geven in welke factoren van belang zijn bij de mate van cannabismisbruik bij deze jongeren. Hiernaast geeft het ook aanwijzingen voor welke gebruikers binnen deze doelgroep CBM het meest geschikt is. Hierdoor kan deze studie bijdragen aan zowel meer begrip van welke factoren die een rol spelen cannabismisbruik als aan de ontwikkeling van betere en meer individueel toegespitste behandeling voor deze doelgroep.
8
Probleemstelling
In deze studie worden cannabis-gebruikende adolescenten die civiel- of strafrechtelijk
geplaatst zijn in een JJI onderzocht. De deelnemers worden ingedeeld in lichte, gemiddelde en zware gebruikers. Van deze drie groepen worden de toenaderingstendens en aandachtsbias bepaald , drie maten van EC worden gemeten; zelfcontrole, werkgeheugen en inhibitievermogen en wordt de relatie tussen cognitieve bias, EC en gebruik wordt bestudeerd. Gebaseerd op zowel het Dual Proces model als de Incentive Habit theory van Di Chiara wordt verwacht dat alle deelnemers cognitieve bias bezitten voor cannabis cues maar dat de zwaarste groep een lichtere bias heeft dan de gematigde groep. Daarnaast wordt op basis van eerder onderzoek naar alcohol verwacht dat de cognitieve bias alleen voorspellend is voor mate van gebruik bij gebruikers met een lage EC.
Vanwege de onduidelijkheid over welke executieve functies het meest belangrijk zijn voor de invloed van EC onderzoekt men in welke mate de verschillende EC maten voorspellend zijn voor
cannabisgebruik, en of EC een modererende invloed heeft op de relatie tussen cognitieve bias en cannabisgebruik. Ten slotte wordt exploratief onderzocht in hoeverre de drang om te gebruiken op moment van afname een rol speelt bij cannabisgebruik.
Methode
Participanten:
Aan het onderzoek namen 80 jongeren afkomstig uit vijf verschillende strafrechtelijke en één civielrechtelijke inrichting in Nederland deel. De deelnemers waren allen tussen de leeftijden 14 tot 24. Alle jongeren die binnen kwamen in een van de inrichtingen tijdens de periode van afname werd persoonlijk gevraagd of zij mee wilden doen aan de huidige studie. Hierna volgde de
voormeting waarin de The Cannabis Use Disorder Identification Test - Revised (CUDIT-R) werd afgenomen, evenals drie executieve functiematen. Voor deze voormeting kregen de deelnemers als
9
beloning; een waardebon van 5 euro of een douche- dan-wel make-up product naar keuze. Jongeren die aangaven cannabis te hebben gebruikt in het afgelopen jaar uitgenodigd voor een CBM training. In de huidige studie werd enkel data gebruikt uit de voormeting en de eerste sessie van de CBM. Er werden in deze studie alleen Nederlands sprekende jongeren meegenomen en jongeren zonder kleurenblindheid, er waren geen andere contra-indicaties. Voor deelnemers onder de 18 is schriftelijke toestemming verkregen van ouders en/of gezaghebbenden, zie informed consent, bijlage 1 en 2.
Materialen: CUDIT-R
In de voormeting werd middels de CUDIT-R de mate van cannabisgebruik in het afgelopen jaar bepaald. De CUDIT-R is een vragenlijst ingevuld door de jongere zelf, bestaande uit 8 vragen die elk ingevuld worden op een 5-puntsschaal (score 0 tot 4). Voorbeelden van items zijn: “Hoeveel uren was je stoned op een typische dag dat je cannabis gebruikt?” en “Hoe vaak in het afgelopen jaar had je problemen met geheugen of concentratie na cannabisgebruik?”. De scores van de CUDIT-R worden bij elkaar opgeteld tot een score tussen 0 en 32. Hoe hoger deze score, hoe risicovoller het cannabisgebruik. De CUDIT-R blijkt een sterk instrument in sensiviteit en voorspellende waarde Hoge scores op de R hangen samen met diagnoses van cannabismisbruik en afhankelijkheid. CUDIT-R scores hangen positief samen met toekomstig gebruik. Er is geen specifiek onderzoek verricht naar het gebruik van de CUDIT-R binnen justitiële inrichtingen, aangezien de betrouwbaarheid van andere veel gebruikte instrumenten zoals de Cannabis Abuse Screening Test (CAST; Legleye et al., 2007) voor het meten van cannabisgebruik ook niet onderzocht is in deze context, werd in deze studie toch gekozen de CUDIT-R te gebruiken.
10
EC werd gemeten middels de Self-Ordening Pointing Task (SOPT), verkorte Stroop en Brief Self-Control Scale (BSCS).
In deze studie werd de computer versie van de SOPT (Peterson et al., 2002) gebruik. De deelnemers werd gevraagd om plaatjes te selecteren uit een steeds groter wordende matrix van 2x2 tot 4x6. Elke keer wanneer de deelnemer een plaatje selecteert, veranderen de plaatjes van positie. De bedoeling is om alle plaatjes in de matrix te selecteren, zonder daarbij twee keer op hetzelfde plaatje te klikken of twee keer achter elkaar op dezelfde locatie in de matrix te klikken (zie afbeelding 1). De deelnemers krijgen per matrix zoveel keer een plaatje aanklikken als er plaatjes zijn, en kunnen wanneer zij het perfect doen in elke matrix elk plaatje dus één keer aanklikken. De eerste twee blokken zijn oefenblokken, deze tellen niet mee in de totaalscore van de deelnemer. In totaal zijn er 48 trials. Uiteindelijk wordt op basis van het totale aantal unieke plaatjes dat is aangeklikt het aantal gemaakte fouten(0 tot 48) berekend, waarbij een lagere score samenhangt met een beter functionerend werkgeheugen. De SOPT blijkt goed samen te hangen met andere maten van werkgeheugen, waaronder subtaken van de WAIS-III. (Ross et al., 2007).
Afbeelding 1: Voorbeeld van een trial van de SOPT, trial wordt aangeboden zoals te zien links op afbeelding, na elke keer klikken veranderen de plaatjes van locatie, zoals te zien op afbeelding rechts. (Peterson et al., 2002)
11
De verkorte Stroop, is een aangepaste versie van de veel gebruikte Stroop Color Word Test (SCWT;Stroop, 1935, aangehaald in Klein et al., 1997) en is naast een interferentiemaat een indicator van inhibitievermogen. De verkorte Stroop bestaat uit drie kaarten waarop achtereenvolgend, woorden namen van kleuren (Kaart I), gekleurde vlakken (Kaart II), en namen van kleurwoorden afgedrukt in andere kleuren staan (KAART III). Elke kaart bestaat uit 4 rijen van 10 items (de volledige SCWT bestaat uit 10 x 10 items). De deelnemer wordt gevraagd achtereenvolgend de namen van de kleuren op te lezen, de kleur van de vlakken te benoemen en de kleur van de woorden te benoemen waarin deze afgedrukt zijn. Hierbij wordt de tijd per kaart opgenomen, evenals het aantal fouten, doorlees fouten en verbeterfouten, dat gemaakt is. Van de verkorte Stroop taak wordt de interferentiescore berekent, de tijd die kaart III kost min de gemiddelde tijd van kaart II en kaart I samen. Een hogere inteferentiescore duidt op zwakker inhibitievermogen.
Hoewel er veel onderzoek is gedaan naar de betrouwbaarheid van de SCWT, en deze goed blijkt samen te hangen met andere maten van interferentie en inhibitie, is er weinig onderzoek gedaan naar de betrouwbaarheid van de verkorte Stroop. Wel werd in eerder onderzoek gevonden dat de eerste helft van de items in de SCWT een sterkere voorspellende kracht heeft dan de tweede helft van de items. De verkorte Stroop bestaat enkel uit items uit de eerste helft van de SCWT (Klein et al, 1997).
De Brief Self Control Scale (BSCS; Tangney, Baumeister, & Boone, 2004) is een zelfrapportage vragenlijst die vijf domeinen van zelfcontrole meet: controle over gedachten, emoties, en impulsen, het reguleren van gedrag en het doorbreken van gewoontes. De BSCS bestaat uit 13 vragen, die elk op een vijf-puntsschaal worden afgenomen. Voorbeelden van vragen zijn “Ik kan verleidingen goed weerstaan” en “Men zou zeggen dat ik een ijzeren zelfdiscipline heb”. Uit de BSCS komt een totaalscore tussen 13 en 65, waarbij een hogere score samenhangt met een hogere mate van zelfcontrole. Omdat de validiteit van de verschillende domeinen binnen de huidige populatie niet is
12
onderzocht, is er in deze studie voor gekozen om de totale score van de BSCS te gebruiken. De BSCS blijkt uit onderzoek goed te scoren op betrouwbaarheid (Cronbach’s alpha =.85), en hangt samen met andere maten van zelfcontrole zoals de Self-Control Rating Scale (SCRS; Kendall & Wilcox, 1979) (Maloney, Grawitch & Barber, 2012)
AAT en VPT
In de eerste trainingssessie werden de cognitieve biasen gemeten middels de Visual Probe Task (VPT) en cannabis Approach-Avoidance Task (Cannabis-AAT). De AAT bestaat uit een
computertaak waarbij een foto op het scherm getoond wordt. Afhankelijk van de presentatie van de foto, licht naar links of licht naar rechts gedraaid, moet het plaatje ofwel richting de proefpersoon worden getrokken of van de proefpersoon afgeduwd worden. Dit wegduwen of naar zich toe trekken, gebeurt door de u en n toetsen op het toetsenbord. Als visueel effect verkleint de foto wanneer hij weggeduwd wordt en wordt hij groter wanneer hij naar de deelnemer toegetrokken wordt. Er wordt gebruikgemaakt van cannabisplaatjes, bijvoorbeeld een joint, of een neutraal plaatje dat visueel sterk lijkt op het bijhorende cannabisplaatje, maar niks met cannabis te maken heeft, bijvoorbeeld een witte pen. De AAT bestaat uit drie blokken, van eerst 6 en dan twee keer 60 trials. Het eerste blok betreft een oefenblok, waarbij er grijze vlakken worden getoond in plaats van plaatjes, om de deelnemer te laten wennen aan de taak. De AAT score wordt berekent door het verschil in mediaan reactietijd bij het toetrekken van plaatjes (per categorie) en bij het wegduwen (per categorie) te berekenen. Hierbij wordt via een door Greenwald en collega’s (2003) opgesteld algoritme gecontroleerd voor individuele verschillen in reactietijd binnen de trials. Hoe hoger de AAT score, hoe sterker de toenaderingstendens van de deelnemer. Uit eerder onderzoek is naar voren gekomen dat positief bevonden stimuli een toenaderingstendens oproept, en negatief bevonden stimuli een reactie van wegduwen faciliteert. (Rinck & Becker, 2007) De AAT is in eerder onderzoek vergeleken met andere indirecte maten van attitudes (zoals de Implicit Association Test) en blijkt hier goed mee samen te hangen (De Houwer, 2006).
13
De VPT is vergelijkbaar met de AAT. De VPT is een aangepaste versie van de veelgebruikte Dot Probe taak (MacLeod et al.,1986, aangehaald in Field et al., 2005). In de VPT dient de deelnemer met de u en n op de computer aan moeten geven of een aangeboden pijltje op het scherm naar boven of naar beneden gericht in beeld staat. De deelnemer ziet eerst een zwart scherm voor 500ms, dan volgt een kruis waarop gefixeerd dient te worden voor 500 tot 1000ms. Hierna verschijnen voor 50% van de stimuli voor 500ms twee plaatjes die de twee mogelijke plaatsen van het pijltje maskeren, het pijltje blijft vervolgens 4000ms in beeld. Er wordt een cannabis gerelateerd plaatje getoond, en een neutraal plaatje. In de andere 50% van de stimuli verschijnen dezelfde plaatjes voor 500ms, maar wordt hierna voor 4000ms het pijltje bovenop de plaatjes getoond. Reactietijd wordt gemeten en kunnen zo vergeleken worden voor wanneer het pijltje achter of op een cannabis gerelateerd plaatjes staat of wanneer het pijltje achter of op een neutraal plaatje staat. Voor de VPT werden dezelfde plaatjes gebruikt als in de AAT. Er zijn drie blokken van 50 trials, het eerste blok is weer een oefenblok van 15 trials waarbij er in plaats van plaatjes, witte vlakken
getoond worden. De VPT score wordt bepaald door de mediaan reactietijd wanneer het pijltje achter de cannabisplaatjes verschijnt af te trekken van de mediaan reactietijd wanneer het pijltje achter de neutrale plaatjes verschijnt. Een hogere VPT score duidt op een hogere aandachtsbias voor cannabis. De VPT is eerder aangetoond als valide maat om aandachtsbias te meten bij onder andere
alcoholgebruikers (Field & Cox, 2008).
Voor de exploratieve gedeelte van deze studie werd er gebruikgemaakt van een VAS schaal waarop beantwoord moest worden in hoeverre de deelnemer op dit moment drang had om
cannabis te gebruiken. De deelnemer antwoorde door op de laptop met de muis een waarde op een lijn van 0 (helemaal niet) tot 100 (heel erg veel) aan te klikken.
14
Testsessies werden afgenomen in de middag of begin van de avond. Deelnemers werd verteld dat zij een computertraining zullen volgen die hen meer controle over hun middelengebruik zou moeten geven. De deelnemers werd uitgelegd dat alle data anoniem werd verwerkt en
medewerking aan het onderzoek op geen enkele wijze invloed kon hebben op het verblijf in de inrichting Deelnemers werden getest in een stille ruimte waar ze gevraagd werd achter een laptop te gaan zitten en de instructies op het scherm te volgen. In de voormeting volgden eerst demografische vragenlijsten, de CUDIT-R, dan de BSCS, SOPT en als laatste nam de onderzoeker, aanwezig in de ruimte, handmatig de verkorte Stroop af. In een volgende sessie, minstens een week later, werd in dezelfde setting enkel de CUDIT-R, de AAT en de VPT afgenomen waarna de sessie voorbij was.
Indeling groepen cannabisgebruik
Op basis van CUDIT-R scores werden de jongeren ingedeeld in drie groepen: lichte gebruikers, CUDIT-R: <8, middelmatige gebruikers CUDIT-R tussen 8 en 20 en zware gebruikers, CUDIT-R >20. Deze indeling is gebaseerd op eerder onderzoek waaruit bleek dat er bij een CUDIT-R score vanaf respectievelijk 8 en vanaf 20 sterk samenhangen met diagnoses van respectievelijk misbruik van cannabis en cannabisafhankelijkheid (Adamson & Sellman 2003).
Resultaten Deelnemers
Eén deelnemer heeft de BSCS niet correct ingevuld, van 7 deelnemers heeft er geen of geen correcte Stroop afname kunnen plaatvinden, de datapunten van deze deelnemers zijn niet
meegenomen in verdere analyses. De data werd gecontroleerd op uitbijters, scores die vielen buiten twee standaard afwijkingen van de gemiddelde scores op de Stroop, BSCS of SOPT werden
15
uiteindelijke steekproef bestond uit 59 jongeren, 56 jongens en 3 meisjes, met een leeftijd tussen 14.6 en 23.5 jaar (M= 18.4, SD=1.8).
De deelnemers werden zoals in methode beschreven ingedeeld in de drie condities. Voor iedere conditie zijn gemiddelden en standaard deviaties van CUDIT-R scores berekend, zie tabel 1. Leeftijd verschilde niet significant over de drie groepen, F(2, 58) = .145, p = .865.
Tabel 1 Aantal deelnemers en CUDIT-R gemiddelden en standaarddeviaties voor lichte, middelmatige en zware cannabisgebruikers. Groep N CUDIT-R M (SD) Totaal 59 13.3 (6.01) Licht 22 7.39 (1.80) Gematigd 21 13.38 (1.94) Zwaar 16 21.24 (3.56)
Een hogere score op de CUDIT-R indiceert een hogere mate van cannabisgebruik.
Hoofdanalyses: Cognitieve Biasen.
Voor de toetsing van de eerste hypothese: De cognitieve biasen zijn het sterkst aanwezig bij de gematigde gebruikers, werden eerst de VPT en AAT gemiddelden en standaarddeviaties per groep bepaald, deze zijn weergegeven in tabel 2.
Tabel 2 VPT en AAT gemiddelden en standaard deviaties voor lichte, middelmatige en zware cannabisgebruikers.
16 Groep VPT M (SD) AAT M (SD) Totaal 18.97 (40.09) .11 (.49) Licht 20.41 (31.59) .12 (.55) Gematigd 3.35 (47.14) .07 (.44) Zwaar 36.50 (35.20) .13 (.51)
Hogere VPT scores duiden op een sterkere aandachtsbias voor cannabisgerelateerde stimuli. Hogere AAT scores duiden op een sterkere toenaderingstendens voor cannabis gerelateerde stimuli.
Aandachtsbias (VPT scores)
De VPT scores weken niet significant af van de normaal verdeling, D(58) = 0.64, p > .05. Eerst werd achterhaald of de aandachtsbias aanwezig was bij de gehele steekproef. Door middel van een t-test werd getest of de gemiddelde VPT score (M = 18.97 SD = 40.09) van de gehele steekproef significant afweek van 0. Dit verschil bleek significant, t(59) = 3.60, p < .01. Hieruit kan
geconcludeerd worden dat de aandachtsbias aanwezig is bij de huidige steekproef.
Door middel van een variantieanalyse (ANOVA) werd vervolgens gekeken of de drie groepen significant van elkaar verschilden op de VPT scores. Naar verwachting werd er een significant effect van mate van cannabisgebruik F(2,55) = 3.31 , p < .05. Uit een post hoc Tukey test kwam naar voren dat de gematigde gebruiker en de zware gebruiker significant verschilden bij p < .05. De gematigde groep cannabisgebruikers vertoonde tegen verwachting in significant lagere score op de VPT vergeleken met de zware groep gebruikers (zie grafiek 1). De zware en de lichte groep verschilden niet significant van elkaar evenals de lichte en de middelste groep Op basis van deze resultaten kan tegen verwachting in geconcludeerd worden dat jongeren die zwaar cannabisgebruik vertonen een
17
sterkere aandachtsbias voor cannabis vertonen dan jongeren die gematigd cannabisgebruik vertonen.
Grafiek 1: VPT scores per groep cannabisgebruikers.
Toenaderingstendens (AAT scores)
De AAT scores weken niet significant af van de normaal verdeling, D(58) = .91, p > .05. Eerst werd achterhaald of de toenaderingstendens aanwezig was bij de gehele steekproef. Door middel van een t-test werd getest of de gemiddelde AAT score (M = .11 SD = .49) van de gehele steekproef significant afweek van 0. Dit verschil bleek niet significant, t(59) = 1.68, p = .17. Hieruit kan
18
middel van een variantieanalyse (ANOVA) werd vervolgens gekeken of de drie groepen significant van elkaar verschilden op de AAT scores. Tegen verwachting in was er geen significant effect van mate van cannabisgebruik, F(2,55) = .08 , p < .98. De lichte, gematigde en zware cannabisgebruikers verschilden niet significant in gemiddelde AAT scores
EC maten als voorspeller voor mate van cannabisgebruik
Voor de toetsing van de derde hypothese: EC heeft een modererend effect bij de invloed van cognitieve bias op cannabisgebruik, werden eerst de BSCS, SOPT en Stroop gemiddelden en
standaarddeviaties per groep bepaald, deze zijn weergegeven in tabel 3, zowel de data voor BSCS, D(60) = .11, p > .05, de SOPT D(61) = .09, p > .05 als de Stroop data D(53) = .10, p > .05 bleken normaal verdeeld.
Een regressieanalyse is uitgevoerd met CUDIT-R scores als constante en SOPT, BSCS en Stroop scores als predictoren. BSCS scores voorspellen significant CUDITR scores, b= .59, t(56) = -4.89, p < .001. BSCS voorspelt ook een significant percentage van de variantie in CUDIT-R scores, R ²= -.57, F(3, 56) = 8.36, p < .001. De SOPT scores, R ²= .21, F(3, 56) = 2.17, p < .07 en Stroop scores, R ² = .19, F(3, 48) = 1.13, p = .21, waren niet significant voorspellend voor de CUDIT-R scores. Zelfcontrole voorspelde mate van cannabisgebruik, waarbij een hogere zelfcontrole samenhing met een lager cannabisgebruik. Hierom is besloten om vervolgens BSCS als enige maat voor EC mee te nemen in verdere analyses.
Tabel 3: BSCS, SOPT en Stroop gemiddelden, standaarddeviaties voor lichte, gematigde en zware cannabisgebruikers.
Groep BSCS M (SD) SOPT M (SD) Stroop
Totaal 43.35 (7.90) 10.21 (4.45) 13.04 (6.52)
19
Gematigd 43.29 (6.21) 9.62 (4.18) 14.68 (7.28)
Zwaar 38.88 (8.29) 11.94 (6.02) 13.72 (5.64)
BSCS, een hogere score indiceert een hogere mate van zelfcontrole.
SOPT, een hogere score is indiceert een minder goed functionerend werkgeheugen Stroop een hogere score indiceert een hogere mate van inteferentie.
EC als moderator bij invloed cognitieve biasen op mate van cannabisgebruik
Omdat er geen effect is gevonden van mate van cannabisgebruik op de AAT scores is bij deze hypothese gekozen om alleen VPT als maat voor cognitieve bias mee te nemen. Een multiple
regressieanalyse is uitgevoerd met als constante CUDIT-R scores en als predictoren VPT,BSCS en VPT*BSCS. Uit de resultaten kwam naar voren zoals eerder beschreven naar voren dat BSCS scores significant voorspellend zijn voor CUDIT-R scores. VPT scores voorspelden niet significant CUDIT-R scores, BSCS b= .21, t(56) = 1.71, p = .09 en de interactie tussen VPT en BSCS scores voorspelden ook niet significant CUDIT-R scores, b= .00, t(56) = .30, p = .77. Uit deze resultaten komt tegen
verwachting in naar voren dat de relatie tussen aandachtsbias en mate van cannabisgebruik niet gemodereerd wordt door zelfcontrole.
Exploratieve analyse
De score op deze vraag in hoeverre de deelnemer op moment van afname drang had om cannabis te gebruiken (M=29.13, SD=29.64) hing niet significant samen met scores op de CUDIT-R, r(61) = -.24, p = .66. Een hogere drang naar cannabis leek niet samen te hangen met een hogere mate van cannabisgebruik.
20
Conclusie & Discussie
In deze studie is de invloed van cognitieve biasen (aandachtsbias en toenaderingstendens) en EC op cannabisgebruik bij jongeren in een justitiële jeugdinrichting onderzocht. Verwacht werd dat gematigde cannabisgebruikers een hogere mate van cognitieve bias zouden vertonen vergeleken met lichte en zware cannabisgebruikers. Tegen verwachting in werd echter gevonden dat de
gematigde cannabis gebruikers een lagere mate van aandachtsbias vertonen dan de zware gebruikers.
Enkel in de aanwezigheid van aandachtbias werd een verschil tussen gematigde en zware gebruikers gevonden. Dit effect was echter het tegenovergestelde van wat de Incentive Habit theorie voorspelde; gematigde gebruikers vertoonden een lagere aandachtsbias dan zware
gebruikers. Dat zware gebruikers een hogere aandachtsbias vertonen dan de gematigde gebruikers is in lijn met het Dual proces model. Echter, lichte gebruikers vertoonden geen lagere aandachtsbias dan de gematigde gebruikers deze bevinding komt niet overeen met dit model, dat een linear verband tussen cognitieve bias en gebruik voorspelt. Bovendien leek er een trend te zijn waarin de gematigde gebruikers een lagere aandachtsbias vertoonde tegenover beide andere twee groepen, al was dit effect niet significant. Een effect van toenaderingstendens op de mate van cannabisgebruik werd tegen verwachting in niet gevonden. De hypothese dat de gematigde cannabisgebruiker een hogere cognitieve bias bezit dan de lichte en zware gebruiker is hierdoor weerlegd.
Hiernaast werd gekeken naar de invloed van EC op cannabisgebruik. Hierin kon de hypothese dat alle maten van EC voorspellend zijn voor cannabisgebruik niet bevestigd worden. Zelfcontrole bleek als enige maat voorspellend voor de mate van cannabisgebruik en is hierom in
21
deze studie gebruikt als maat voor EC. Werkgeheugen en inhibitie bleken niet voorspellend voor mate van cannabisgebruik.
Als laatste werd onderzocht of er een moderatie effect van EC was bij de invloed van cognitieve bias op cannabisgebruik, hierbij werd geen effect gevonden. Bij deelnemers met een lage EC was er geen grotere invloed van cognitieve bias op cannabisgebruik dan bij deelnemers met een hoge EC. Dit was tegen verwachting in en niet in lijn met eerder onderzoek bij o.a. alcohol (Wiers et al., 2007), waaruit wel een moderatie effect van EC naar voren kwam. De hypothese dat EC een modererend effect heeft bij de invloed van cognitieve bias op cannabisgebruik is hierdoor weerlegd.
Discussie
Een mogelijke verklaring voor het feit dat er geen invloed van toenaderingsbias op cannabisgebruik werd gevonden ligt in de gebruikte versie van de AAT. In veel voorgaande onderzoeken naar de toenaderingstendens werd gebruikgemaakt van een AAT waarbij de deelnemers door middel van een joystick de plaatjes van zich af duwden danwel naar zich toe trokken (o.a, Cousijn et al., 2011). In de huidige studie werd er wegens praktische overwegingen voor gekozen om toetsen op het toetsenbord te gebruiken in plaats van een joystick. Mogelijk dat met het toevoegen van een fysieke beweging de sensiviteit van de taak versterkt wordt. Uit eerder onderzoek kwam naar voren dat het toevoegen van een lichamelijke actie gerelateerd aan
toenadering, zoals het aanspannen van flexorspieren in de arm, toenaderings- en
vermijdingseffecten kan versterken (Strack & Deutsch, 2004). Deze verklaring wordt gesterkt door het feit dat in de huidige studies de AAT scores een soortgelijke trend laten zien als de VPT scores, ook al is deze niet significant. De gematigde groep gebruikers lijkt een lagere toenaderingstendens te bezitten dan de lichte en zware gebruikers. Uit eerder onderzoek bleek dat er een samenhang is tussen de aandachtsbias en toenaderingstendens (Mogg, Field & Bradley, 2005). Het is hierdoor mogelijk dat er bij een meer sensitieve taak deze verschillen in de mate van toenaderingstendens tussen de groepen sterker naar voren zullen komen. Mogelijk kan er dan wel een effect van cannabis
22
gevonden worden, in een soortgelijk patroon als bij de aandachtbias, waarbij de gematigde gebruikers de laagste mate van cognitieve bias vertonen.
Om de sensiviteit van de AAT in volgend onderzoek te vergroten zou de taak verbeterd kunnen worden door in plaats van pijltjestoetsen of een joystick gebruik te maken van de
representatie van een persoon op het scherm die de deelnemer door middel van de muis dichter of verder van een plaatje moet slepen. Uit onderzoek van Kriegelmeyer & Deutsch (2010) is gebleken dat deze methode om toenaderingstendens te meten sensitiever was dan de joystick taak bij het meten van toenaderingstendens richting emotie geladen woorden en richting spinnen. Deze methode is binnen verslavingsonderzoek eerder gebruikt om de toenaderingstendens aan te tonen bij rokers (Mogg et al., 2003). Aangeraden wordt om deze laatste vorm van de taak te gebruiken in volgend onderzoek. Deze methode is ook praktisch gezien eenvoudiger toe te passen in justitiële inrichtingen dan de joysticktaak.
De in de huidige studie gevonden resultaten suggereren in tegenstelling tot resultaten uit eerdere onderzoeken (o.a Cousijn et al., 2011) een zwakkere aandachtsbias bij gematigde gebruikers dan bij lichte en zware gebruikers. Een mogelijke verklaring hiervoor kan gezocht worden in de verschillen in populatie in vergelijking tot eerdere studies, aangezien in de huidige studie voor het eerst jongeren binnen JJI’s zijn gebruikt. Tijdens de afnames gaven jongeren in de huidige studie regelmatig aan pas binnen de JJI’s cannabis te zijn gaan gebruiken. Zij gaven vaak aan dit uit
verveling te doen en omdat het eenvoudig te verkrijgen is. Uit eerder onderzoek kwam al naar voren dat verveling een van de belangrijkste redenen was voor jonge gevangen om drugs te gebruiken (Howard & Zibert 2009). De mate van gebruik van deze jongeren zou in dit geval te verklaren zijn door verveling in combinatie met een eenvoudige beschikbaarheid en niet door een hogere gerichtheid op cannabis, waardoor zij geen hogere cognitieve bias voor cannabis vertonen. In werkelijkheid zouden deze jongeren dan lagere cognitieve biasen bezitten dan het Dual proces model voorspelt op basis van hun gebruik.
23
Wanneer deze verklaring juist is, kan er ook een zwakkere samenhang verwacht worden tussen drang om te gebruiken en mate van cannabisgebruik. De resultaten uit de exploratieve analyse uit de huidige studie, waarin geen verband gevonden werd tussen drang om op moment van afname te gebruiken en mate van cannabisgebruik, is hier mogelijk een aanwijzing voor. Deze bevinding verschilt van die van Field en collega’s (2005) die wel een relatie vonden tussen drang en cannabisgebruik. Dit verschil zou in dit geval dus te verklaren zijn doordat in die studie gebruik geen is gemaakt van justitiabelen, waardoor verveling bij de gematigde gebruikers mogelijk minder een rol speelt. Om deze mogelijk verder te onderzoeken is het te adviseren de relatie tussen drang en cannabisgebruik te bestuderen met een beter instrument en om zowel justitiabelen als niet justitiabelen mee te nemen en te vergelijken. Hiervoor kan bijvoorbeeld de Marijuana Craving Questionnaire (Heishman, Singleton & Liguori, 2001) gebruikt worden, aangezien deze vragenlijst meerdere dimensies van drang meet, over een langere periode. Wanneer gebruikers binnen de JJI’s inderdaad meer uit verveling dan uit drang cannabis gebruiken zou verwacht worden dat er geen verband tussen drang om te gebruiken en werkelijk gebruik wordt gevonden bij gematigde gebruikers binnen de JJI’s, maar dat dit effect wel bij de populatie buiten de JJI’s wordt gevonden.
In tegenstelling tot wat de Incentive Habit theory voorspelt, vertonen zware gebruikers in deze studie een hogere aandachtsbias vergeleken met de gematigde en lichte gebruikers. Een verklaring hiervoor kan gezocht worden in de beschikbaarheid van het middel. De Incentive Habit theory voorspelt een afname van cognitieve bias doordat het verkrijgen en gebruiken van het middel gewoontegedrag is geworden, waardoor een hoge gerichtheid niet meer noodzakelijk is. De hoge gemiddelde CUDIT-R scores van de zware gebruikers duiden echter op zeer hoog cannabisgebruik en een cannabisverslaving bij deze gebruikers. Ondanks dat cannabis volgens de studie van Kepp en collega’s 2009 eenvoudig te verkrijgen is binnen de JJI’s, is het aannemelijk dat deze zware gebruikers in de JJI’s nog steeds veel meer moeite moeten doen om een dergelijke hoeveelheid cannabis te verkrijgen dan vergelijkbare gebruikers buiten de JJI’s. Mogelijk dat de zware gebruikers in de huidige doelgroep door de minder eenvoudige beschikbaarheid van het middel juist weer een
24
hoge gerichtheid naar cannabis zullen vertonen, omdat zij in dit geval wel profiteren van een hoge gerichtheid. De beschikbaarheid van het middel zou in dit geval het feit dat het effect van gewoonte niet optreed verklaren.
Executieve Controle
Dat er geen modererend effect wordt gevonden van EC bij de relatie tussen cognitieve bias en mate van cannabisgebruik zou mogelijk verklaard kunnen worden door het feit dat gekozen is om enkel zelfcontrole als maat voor EC te nemen. In eerder onderzoek waarbij deze relatie wel
aangetoond is, bijvoorbeeld bij Hemel-Ruiter en collega’s (2013) bij alcohol, is vaak gebruikgemaakt van werkgeheugen als maat voor EC. Echter werd in de huidige studie geen verband gevonden tussen werkgeheugen zoals gemeten met SOPT en mate van cannabisgebruik of tussen
werkgeheugen en cognitieve bias, waardoor van een dergelijk modererende invloed op basis van de huidige studie geen sprake lijkt te zijn.
Het inzetten van de verkorte Stroop en de SOPT als maten voor respectievelijk inhibitie en werkgeheugen lijkt op basis van deze studie niet effectief, zowel de Stroop als de SOPT bleken niet in staat om verschillende groepen gebruikers te onderscheiden en hingen niet samen met mate van cannabisgebruik. Omdat de in de huidige studie gebruikte verkorte Stroop nooit eerder in onderzoek naar cognitieve biasen bij verslavingsgedrag is gebruikt en er geen normen beschikbaar zijn voor de leeftijdsgroep van de deelnemers is het hiernaast mogelijk dat de betrouwbaarheid van dit
instrument te wensen overlaat. Geadviseerd wordt dan ook om de verkorte Stroop niet te gebruiken in onderzoek naar EC bij deze doelgroep.
Om een sterke overkoepelende maat voor EC te vinden zou het verstandig zijn om de mate van risico zoeken mee te nemen. Uit eerder onderzoek kwam naar voren dat risico zoeken als maat van EC een grotere voorspeller is voor middelengebruik en afhankelijkheid dan inhibitie, in het specifiek bij jongeren (Fernie et al,2010). Oldstead (2006) vond hiernaast dat middelengebruik onder
25
jongeren meer verklaard kon worden door korte termijn denken, dan door verschillen in inhibitie. Dit zou ook de resultaten op de Stroop in de huidige studie kunnen verklaren. Mogelijk dat risico zoeken met name voorspellend zal zijn binnen de JJI’s, aangezien de risico’s die gebruiken van cannabis met zijn meebrengt voor jongeren in JJI’s vaak ingrijpender zijn dan voor jongeren buiten JJI’s.
Hiernaast dient er gebruikgemaakt kan worden van een vragenlijst als maat van
inhibitievermogen of risico zoeken, er zijn aanwijzingen dat zelfrapportage-vragenlijsten een meer betrouwbare maat zijn voor EC dan de veel gebruikte computer taken (Duckworth & Kern, 2011). Deze bevinding komt overeen met de bevinding dat de in huidige studie gebruikte BSCS, een zelf rapportage vragenlijst, als enige maat van EC voorspellend was voor cannabisgebruik.
De verklaring hiervoor kan liggen in het feit dat zelfrapportage vragenlijsten vaak vragen naar gedrag in alledaagse situaties en hierdoor een hogere ecologische validiteit kunnen hebben. Mogelijk hebben de veelal gedragsgestoorde jongeren in dit onderzoek een redelijk goed
functionerend werkgeheugen wanneer zij geconcentreerd in een rustige omgeving op één specifieke taak gericht zijn, zoals bij de SOPT. Zwaktes in executieve functies zou mogelijk meer zichtbaar worden wanneer de deelnemer met meerdere dingen rekening moet houden in een drukkere omgeving, situaties waarop de zelfrapportage vragenlijsten meer gebaseerd zijn (Chaytor et al, 2006).
Om een sterkere overkoepelende maat voor EC te vinden, zal er hierdoor in volgend onderzoek gebruikgemaakt dienen te worden van zowel meerdere zelf rapportage vragenlijsten als laboratorium gerichte neurocognitieve taken waarbij normering voor de doelgroep voorhanden is. Hierdoor is de verwachting dat er een sterkere overkoepelende maat voor EC gecreëerd kan worden door in vervolgonderzoek de scores van deze verschillende taken te combineren. Mogelijk dat met een sterkere overkoepelende maat voor EC er alsnog een modererend effect van EC op de relatie tussen cognitieve bias en mate van cannabisgebruik kan worden gevonden .
26 Limitaties
Een limitatie een het huidige onderzoek is het feit dat in Nederland vrijwel alle cannabisgebruikers hun cannabis samen met tabak roken (Bennet, 2008), hiernaast was het merendeel van de cannabisgebruikers in deze studie ook tabak roker. De cannabisplaatjes gebruikt in deze studie zouden ook geassocieerd kunnen worden met tabak, vanwege de visuele gelijkenis van beide soorten stimuli. Hierdoor is het mogelijk dat de metingen van de aandachtsbias en toenaderingstendens beinvloed worden door een cognitive bias richting tabak gerelateerde cues.
Theoretische Implicaties
De huidige resultaten laten zien dat de invloed van EC op de mate van cannabisgebruik aanwezig is bij de huidige populatie, terwijl de invloed van cognitieve biasen op cannabisgebruik nog onduidelijk blijft. Hiernaast komt er geen interactie effect tussen deze twee factoren naar voren. Deze resultaten zijn niet overeenkomend met resultaten uit eerdere studies naar de invloed van cognitieve biasen en EC op cannabisgebruik (Mogg et al., 2005, Cousijn et al., 2011, en Wiers et al., 2007). Hoewel de EC resultaten mogelijk verklaard kunnen worden door tekortkomingen van de gebruikte instrumenten, lijkt het waarschijnlijker dat de verschillen in resultaten van de invloed aandachtsbias toegeschreven kunnen worden aan de onderzochte populatie.
Op basis van de resultaten uit de huidige studie komt naar voren dat zowel het Dual proces model als de Incentive Habit theorie niet volledig de relatie tussen cognitieve bias, EC en mate van cannabisgebruik kan verklaren. Er wordt geen omgekeerd-u verband gevonden tussen cognitieve bias en gebruik, zoals voorspelt in de Incentive Habit theory, noch wordt er een lineair verband gevonden tussen zoals het Dual proces model voorspelt. Ook de rol van de toenaderingstendens is nog onduidelijk. Op basis van deze resultaten lijkt de toenaderingstendens geen rol te spelen bij de mate cannabisgebruik, al wordt verwacht dat deze rol wel gevonden zal worden wanneer er een sterkere operalisatie gebruikt wordt. Mogelijkerwijs kunnen invloeden van beschikbaarheid van het
27
middel in combinatie met verveling leiden tot een toename van middelengebruik zonder dat er sprake is van lagere EC of hogere cognitieve bias. Het toevoegen van deze factoren aan het Dual Proces Model zou dit model hierdoor mogelijk sterker kunnen maken. Zelfcontrole lijkt op basis van deze studie als echter als voorspeller voor de mate van cannabisgebruik het best naar voren te komen.
Klinische Implicaties
Zelfcontrole bleek een vrij sterke voorspellende waarde te hebben voor cannabisgebruik. Bestaande interventies om cannabisgebruik te verminderen zijn nu echter vaak gericht op motivatie en denkfouten (bijv. CGT) of cognitieve biasen (CBM), maar de resultaten uit het huidige onderzoek laten zien dat het inzetten op het vergroten van zelfcontrole mogelijk een grotere invloed zou hebben. Een bijkomend voordeel hierbij is dat een EC training mogelijk net als de CBM per computertraining zou kunnen worden ingezet. Hiervoor kan gedacht worden aan een training vergelijkbaar met de computer werkgeheugen training die Klingberg en collega’s (2005) gebruikten om effectieve functies te versterken bij kinderen met ADHD. De training in deze studie bleek gedragsmaten als impulsiviteit en zelfcontrole te verbeteren, ook 3 maanden na afronding van de training. Op basis van resultaten uit de huidige studie zou verwacht worden dat wanneer een dergelijke computertraining ook effectief is bij het vergroten van de zelfcontrole met betrekking tot het wel of niet tot zich nemen van cannabis, het ingezet kan worden als interventie bij
cannabismisbruik. Verder onderzoek zal zich op de mogelijkheid dienen toe te spitsen.
Hoewel er op dit moment veel onderzoek gedaan wordt naar de mogelijkheden van CBM bij cannabisgebruikers, blijkt op basis van dit onderzoek dat er nog voldoende reden is om eerst de specifieke mechanismen rond cognitieve biasen en executieve controle verder te achterhalen. Het is nog niet geheel duidelijk bij welke groepen gebruikers de cognitieve biasen het sterkst aanwezig zijn en welke andere factoren er naast gebruik nog meespelen bij het ontwikkelen van cognitieve biasen. Een invloed van toenaderingstendens kon in het huidige onderzoek niet aangetoond worden, maar
28
zal eerst met een betere operalisatie onderzocht moeten worden. De noodzaak om de invloed van deze factoren op cannabisgebruik verder te onderzoeken blijft, aangezien mensen met sterkere bias beter te behandelen zijn met CBM (Cousijn et al., 2011). Een beter begrip van de relatie tussen mate van gebruik, cognitieve biasen en EC kan hierdoor bijdragen aan meer op het individu toegespitste interventies voor cannabisgebruikers. Wanneer een bepaalde groep gebruikers een kleine cognitieve bias zou bezitten, is het mogelijk raadzaam om voor een andere interventievorm te kiezen. Hiernaast laat de aangetoonde invloed van EC op de mate van cannabisgebruik zien dat het van groot belang blijft om ook juist onderzoek te blijven doen naar interventies die de EC kunnen versterken.
Geconcludeerd kan worden dat binnen de populatie jongeren in JJI’s de invloed van cognitieve bias en executieve controle op cannabisgebruik nog onduidelijk is. Er blijkt geen lineair verband te zijn tussen cannabisgebruik en cognitieve biasen zoals voorspeld volgens het Dual Proces model, maar van een duidelijk effect van gewoontevorming zoals in voorspelt door de Incentive Habit theory lijkt ook geen sprake te zijn. Hoewel deze gevonden resultaten mogelijk te wijten zijn aan zwaktes in het design of aan de populatie, lijkt het er toch op dat geen van beide modellen volstaan om de mate van cannabisgebruik in de JJI’s te verklaren. Meer onderzoek naar cognitieve biasen bij cannabisgebruik zou moeten uitwijzen welke cannabisgebruikers een sterke cognitieve bias ontwikkelen. Hiernaast suggereren de resultaten uit de huidige studie dat zou interventies gericht op het vergroten van zelfcontrole cannabisgebruikers mogelijk beter zou kunnen helpen. De huidige resultaten dragen bij aan het beter begrijpen waarom mensen ervoor kiezen cannabis te gebruiken en hoe behandeling het best afgepitst kan worden op specifieke groepen.
29
Adamson, S. J., & Sellman, J. D. (2003). A prototype screening instrument for cannabis use
disorder: The Cannabis Use Disorders Identification Test (CUDIT) in an alcohol- dependent clinical sample.Drug and Alcohol Review,22(3), 309-315.
Ataya, A. F., Adams, S., Mullings, E., Cooper, R. M., Attwood, A. S., & Munafò, M. R. (2012). Internal reliability of measures of substance-related cognitive bias. Drug and alcohol dependence, 121(1), 148-151.
Chaytor, N., Schmitter-Edgecombe, M., & Burr, R. (2006). Improving the ecological validity of executive functioning assessment. Archives of Clinical Neuropsychology, 21(3), 217-227.
Cousijn, J., Goudriaan, A. E., & Wiers, R. W. (2011). Reaching out towards cannabis: approach-bias in heavy cannabis users predicts changes in cannabis use. Addiction, 106(9), 1667-1674.
De Houwer, J. (2006). What are implicit measures and why are we using them.The handbook of implicit cognition and addiction, 11-28.
Di Chiara, G. (2000). Role of dopamine in the behavioural actions of nicotine related to addiction. European journal of pharmacology, 393(1), 295-314.
Eberl, C., Wiers, R. W., Pawelczack, S., Rinck, M., Becker, E. S., & Lindenmeyer, J. (2013). Approach bias modification in alcohol dependence: Do clinical effects replicate and for whom does it work best?. Developmental cognitive neuroscience, 4, 38-51.
Fernie, G., Cole, J. C., Goudie, A. J., & Field, M. (2010). Risk-taking but not response inhibition or delay discounting predict alcohol consumption in social drinkers. Drug and Alcohol Dependence, 112(1), 54-61.
Field, M., Christiansen, P., Cole, J., & Goudie, A. (2007). Delay discounting and the alcohol Stroop in heavy drinking adolescents. Addiction, 102(4), 579-586.
Field, M., & Cox, W. M. (2008). Attentional bias in addictive behaviors: a review of its
development, causes, and consequences.Drug and alcohol dependence,97(1), 1-20. Field, M., Mogg, K., & Bradley, B. P. (2005). Craving and cognitive biases for alcohol cues in
social drinkers.Alcohol and Alcoholism,40(6), 504-510.
Field, M., Mogg, K., Zetteler, J., & Bradley, B. P. (2004). Attentional biases for alcohol cues in heavy and light social drinkers: the roles of initial orienting and maintained
attention. Psychopharmacology, 176(1), 88-93.
Field, M., Munafò, M. R., & Franken, I. H. (2009). A meta-analytic investigation of the relationship between attentional bias and subjective craving in substance
abuse. Psychological bulletin, 135(4), 589.
Hagger, M. S., & Chatzisarantis, N. L. (2011). Causality orientations moderate the
undermining effect of rewards on intrinsic motivation. Journal of Experimental Social
Psychology, 47(2), 485-489.
Heishman, S. J., Singleton, E. G., & Liguori, A. (2001). Marijuana Craving Questionnaire:
30
Hofmann, W., Friese, M., Schmeichel, B. J., & Baddeley, A. D. (2011). Working memory and self-regulation. The handbook of self-regulation: Research, theory, and applications, 2, 204-226. Hogarth, L. C., Mogg, K., Bradley, B. P., Duka, T., & Dickinson, A. (2003). Attentional
orienting towards smoking-related stimuli. Behavioural pharmacology, 14(2), 153-160. Kane, M. J., & Engle, R. W. (2002). The role of prefrontal cortex in working-memory capacity,
executive attention, and general fluid intelligence: An individual-differences perspective. Psychonomic bulletin & review, 9(4), 637-671.
Kepper, A., Veen V., Monshouwer, K., Stevens G., Drost W., de Vroome, T. & Vollebergh, W. (2009) Middelengebruik bij jongens in Justitiële Jeugdinrichtingen Het gebruik van tabak, alcohol, cannabis en harddrugs bij jongens met en zonder PIJ-maatregel. Rapport opdracht MvJ.
Klein, M., Ponds, R. W., Houx, P. J., & Jolles, J. (1997). Effect of test duration on age- related differences in Stroop interference. Journal of clinical and experimental
neuropsychology, 19(1), 77-82.
Maloney, P. W., Grawitch, M. J., & Barber, L. K. (2012). The multi-factor structure of the Brief Self-Control Scale: Discriminant validity of restraint and impulsivity. Journal of
Research in Personality, 46(1), 111-115.
Mogg, K., Field, M., & Bradley, B. P. (2005). Attentional and approach biases for smoking cues in smokers: an investigation of competing theoretical views of
addiction. Psychopharmacology, 180(2), 333-341.
Peterson, J. B., Pihl, R. O., Higgins, D., & Lee, A. (2002). Neurocognitive battery (version 2.0). Deerfield Beach: FL.
Perkonigg, A., Goodwin, R. D., Fiedler, A., Behrendt, S., Beesdo, K., Lieb, R., & Wittchen, H. U. (2008). The natural course of cannabis use, abuse and dependence during the first decades of life. Addiction, 103(3), 439-449.
Rinck M., Becker E. S. Approach and avoidance in fear of spiders. J Behav Ther Exp Psychiatry 2007; 38: 105–20.
Rothbaum, B. O., Meadows, E. A., Resick, P., & Foy, D. W. (2000). Cognitive-behavioral therapy. Ross, T. P., Hanouskova, E., Giarla, K., Calhoun, E., & Tucker, M. (2007). The reliability and
validity of the self-ordered pointing task. Archives of Clinical Neuropsychology, 22(4) , 449-458.
Schoenmakers, T. M., de Bruin, M., Lux, I. F., Goertz, A. G., Van Kerkhof, D. H., & Wiers, R. W. (2010). Clinical effectiveness of attentional bias modification training in abstinent alcoholic patients. Drug and alcohol dependence, 109(1), 30-36.
Stacy, A. W., & Wiers, R. W. (2010). Implicit cognition and addiction: a tool for explaining paradoxical behavior. Annual review of clinical psychology, 6, 551.
31
Tangney, J. P., Baumeister, R. F., & Boone, A. L. (2004). High self-control predicts good adjustment, less pathology, better grades, and interpersonal success. Journal of
personality, 72(2), 271-324
van Hemel-Ruiter, M. E., de Jong, P. J., Oldehinkel, A. J., & Ostafin, B. D. (2013). Reward- related attentional biases and adolescent substance use: The TRIALS
study. Psychology of Addictive Behaviors, 27(1), 142.
Vogel-Sprott, M., Easdon, C., Fillmore, M., Finn, P., & Justus, A. (2001). Alcohol and behavioral control: cognitive and neural mechanisms. Alcoholism: Clinical and
Experimental Research, 25(1), 117-121.
Waters, A. J., Shiffman, S., Sayette, M. A., Paty, J. A., Gwaltney, C. J., & Balabanis, M. H. (2003). Attentional bias predicts outcome in smoking cessation. Health
Psychology, 22(4), 378.
Bijlage 1. Voorbeeld informed consent voor jongere in een justitiële inrichiting.
Titel van het Onderzoek: SCREEN
Studie Consortium voor Reattributionele E-training Effectiviteit en Neuropredictie Volwassenen en minderjarige jongeren
32
INFORMED CONSENT
Er is mij uitgelegd wat het doel en opzet van dit onderzoek zijn. Ik heb de tijd gehad om over het één en ander na te denken en vragen te kunnen stellen over deelname aan het onderzoek. Deze vragen zijn naar tevredenheid beantwoord. Ik verklaar hierbij dat de onderzoeker mij op een voor mij duidelijke manier, mondeling en schriftelijk, heeft verteld over de aard, doel en belasting van het onderzoek.
Ik begrijp dat mijn deelname geheel vrijwillig is en dat ik mij op elk moment kan terugtrekken uit het onderzoek, zonder dat ik daarvoor een reden hoef te geven.
Ik begrijp dat gegevens over mij, die van betekenis zijn voor dit onderzoek, gebruikt worden voor wetenschappelijke doeleinden en eventueel gepubliceerd worden. Hiermee ga ik akkoord op voorwaarde dat mijn privacy gewaarborgd wordt.
Ik weet dat bevoegde personen binnen het onderzoeksteam, en anderen die direct bij het onderzoek betrokken zijn, inzage kunnen krijgen in mijn onderzoeksgegevens. Hiermee ga ik akkoord op voorwaarde dat mijn privacy
gewaarborgd wordt.
Ik weet dat mijn onderzoeksgegevens bewaard worden tot 15 jaar na afloop van de studie. Hiermee ga ik akkoord op voorwaarde dat mijn privacy gewaarborgd blijft.
Mochten er tijdens het onderzoek relevante bevindingen zijn, dan word ik hiervan op de hoogte gesteld via de huisarts van de Koppeling.
Ik geef toestemming voor toegang tot mijn dossiergegevens en de koppeling met externe gegevensbestanden, op voorwaarde dat mijn privacy gewaarborgd blijft.
Ik geef toestemming om mij te benaderen voor een vervolgstudie. Als ik in de toekomst benaderd word, mag ik dan altijd alsnog weigeren hieraan mee te doen.
Ik geef hierbij uit vrije wil toestemming om mee te doen aan het onderzoek ‘SCREEN’. Ik behoud daarbij het recht deze instemming weer in te trekken zonder dat ik daarvoor een reden hoef te geven.
Naam deelnemer: ………
Datum: ………
Handtekening: ………
Ik, ondergetekende, bevestig hierbij dat deze studie zowel mondeling als schriftelijk aan de bovengenoemde deelnemer is uitgelegd. Ik verklaar mij bereid nog opkomende vragen over het onderzoek naar vermogen te beantwoorden. Een eventuele voortijdige beëindiging van deelname aan dit onderzoek heeft voor deelnemer geen verdere consequenties.
Naam onderzoeker: ………
Datum: ………
Handtekening: ………
Bijlage 2. voorbeeld Informed Consent voor ouders en verzorgers van minderjarigen in huidige studie.
Titel van het Onderzoek: SCREEN
33
Ouders / Voogd / Wettelijke vertegenwoordigers
Mij is gevraagd toestemming te verlenen voor deelname aan bovenvermeld wetenschappelijk onderzoek voor:
Naam: ………..…… Geboortedatum: ... / ... / ...
Ik bevestig dat ik de informatiebrief voor de proefpersoon, …………..……..………..., heb gelezen. Ik verklaar hierbij op voor mij duidelijke wijze, mondeling en schriftelijk, te zijn ingelicht over de aard, doel en methode van het onderzoek. Ik heb voldoende tijd gehad om over de deelname van mijn kind na te denken en ben in gelegenheid geweest om vragen te stellen. Deze vragen zijn naar tevredenheid beantwoord.
Ik begrijp dat deelname van mijn kind geheel vrijwillig is en dat ik op elk moment mijn toestemming in kan trekken, zonder dat ik daarvoor een reden hoef op te geven.
Ik weet dat gegevens over mijn kind, die van betekenis zijn voor dit onderzoek, gebruikt worden voor
wetenschappelijke doeleinden en eventueel gepubliceerd worden. Hiermee ga ik akkoord op voorwaarde dat de privacy van mijn kind gewaarborgd wordt.
Ik weet dat bevoegde personen binnen de onderzoeksgroep, en anderen die direct bij het onderzoek betrokken zijn, inzage kunnen krijgen in de onderzoeksgegevens en het perspectiefplan van mijn kind. Daarnaast ben ik er van op de hoogte dat er een koppeling wordt gemaakt met externe gegevensbestanden. Hiermee ga ik akkoord op voorwaarde dat de privacy van mijn kind gewaarborgd wordt.
Ik weet dat de onderzoeksgegevens bewaard worden tot 15 jaar na afloop van de studie. Hiermee ga ik akkoord op voorwaarde dat de privacy van mijn kind gewaarborgd blijft.
Mochten er tijdens het onderzoek relevante bevindingen zijn, dan worden ik en mijn kind hiervan op de hoogte gesteld via de huisarts van de Koppeling.
Ik geef toestemming om mijn kind te benaderen voor een vervolgstudie. Als ……….……….……. in de toekomst benaderd wordt, mag hij/zij danwel ikzelf alsnog weigeren hieraan deel te nemen.
Ik geef hierbij uit vrije wil toestemming om mijn kind deel te laten nemen aan het onderzoek ‘SCREEN’. Ik behoud daarbij het recht deze instemming weer in te trekken zonder dat ik daarvoor een reden behoef op te geven.
Naam ouder / voogd / wettelijke vertegenwoordiger */** Naam ouder / voogd / wettelijke vertegenwoordiger */**
……… ………
Handtekening: ………. Handtekening: ……….
Datum: ………. Datum: ……….
__________________________________________________________________________________________ Ik, ondergetekende, bevestig hierbij dat deze studie zowel mondeling als schriftelijk aan de bovengenoemde perso(o)n(en) is uitgelegd. Ik verklaar mij bereid nog opkomende vragen over het onderzoek naar vermogen te beantwoorden. Een eventuele voortijdige beëindiging van deelname aan dit onderzoek heeft geen verdere consequenties. Naam onderzoeker: ……… Datum: ……… Handtekening: ………
