Drug use in Ghana: knowledge, perceptions, and attitudes in a small group of elite student sportspersons
Notice bibliographique
Résumé
Summary Study aim: This study assessed the level of knowledge, perceptions, and attitudes of tertiary student athletes on doping issues. Emphasis was placed on the knowledge of substances found on the prohibited list of the World Anti- Doping Agency (WADA) as well as the potential effects and side effects of the drugs when consumed. Material and methods: The study was conducted in elite tertiary student sportspersons who had qualified in their various disciplines to represent Ghana at the 2011 World University Games in Shenzhen, China. Results: The study found that these sportspersons had significantly higher levels of knowledge of socially abused drugs that also appeared on the WADA prohibited list, such as cocaine (90.9%, p<0.01), heroine (90.9%, p<0.01), cannabis (87.9%, p<0.01) and steroids (72.7%, p<0.05), as compared to drugs that are not socially abused. There was also a large gap in knowledge among respondents with regard to specific knowledge about the possible effects and side effects of banned substance. Of these sportspersons, 30% had received some form of education on doping agents; however, there was no significant statistical difference in knowledge between respondents that had received some form of education and those that had not. Conclusions: The findings of this study suggest that sporting authorities would have to intensify their efforts to provide tertiary school athletes with credible and up-to-date information on doping issues. These interventions may also need to be extended to the wider sporting populace.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».