Over-the-Counter Stimulant, Depressant, and Nootropic Use by Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
US veterinary students are subject to significant stress throughout their veterinary education. In this article, the authors characterize the use of over-the-counter (OTC) medications and relate their use to stress in a veterinary student population. Of the students sampled, 35% were OTC medication users; 33% of these were regular OTC medication users. Forty-three percent of students were energy drink (ED) users; 45% of these were regular ED users. OTC medication users had significantly higher stress scores than non-OTC medication users, and ED users had significantly higher anxiety scores than non-ED users. The most common reasons for use given by OTC medication users were to help with studying and to fall asleep at night. Depression scores were significantly higher for juniors and sophomores than for freshmen. Depression, stress, and anxiety scores were all lower in the Colorado State University students when compared with the University of Georgia students. OTC medication and ED veterinary student users had distinct characteristics that differed from those of nonusers. Users suffered from more stress and anxiety and had more difficulties with sleep, which may have affected their overall health and academic performance. Educating veterinary students about the consequences of using OTC medication and ED and providing counseling support may be of benefit to veterinary students' psychological well-being.
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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 | 0,001 | 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 ».