Study of smoking behavior and smoking-related attitudes among preclinical medical students
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Despite the well-known fact that smoking is the most important cause of premature death, prevention of smoking in young people is still an unresolved public health problem. Smoking among medical students in particular should receive a special attention since smoking-related attitudes among health care professionals may act as role models among the patients. OBJECTIVE: The main goal of the present study was to detect preclinical (year 1 and year 2) medical students' smoking status, smoking frequencies and smoking-related attitudes in Szeged. METHOD: The whole sample consisted of 212 students, approximately 50% of the grades reported on their smoking status and smoking-related attitudes. Attitudes were measured by using a scale of The Students' Health and Lifestyle Study, The University of Western Ontario (Canada) that previously had been adapted. RESULTS: The data show that frequency of smokers did not decrease but slightly increased as compared to the research results from the 1990s. Neither year 1 nor year 2 students showed gender differences according to their smoking status. More nonsmoking students accepted their own role model. CONCLUSIONS: Besides interdisciplinary courses on the addictions, more practice-oriented and patient-centered courses are also needed to get the students familiar with basic principles of devices for smoking cessation. In addition, there is also a need for a program helping smoking medical students stop smoking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».