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Enregistrement W1980068797 · doi:10.1080/07448480903295284

Condom Use in Heavy Drinking College Students: The Importance of Always Using Condoms

2009· article· en· W1980068797 sur OpenAlexaff
Heather E. Certain, Brian Harahan, Elizabeth Saewyc, Michael F. Fleming

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésCondomMedicineCollege healthLogistic regressionOddsDemographyOdds ratioFamily planningFamily medicinePopulationEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Research methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The authors examined whether alcohol use decreased condom use. PARTICIPANTS: The subjects were heavy-drinking students on 5 different college campuses. METHODS: A face-to-face interview, administered between November of 2004 and February of 2007, gathered information about condom use, alcohol use, and other behaviors. Multivariate logistic regression was used to assess predictors of condom use. RESULTS: Of the 1715 participants, 64% reported that they did not always use condoms. Male students who drank heavily were less likely to always use condoms (adjusted odds ratio [AOR] 0.61). Participants with more sexual partners used condoms less when drinking (AOR 1.93 for men, 1.45 for women). CONCLUSIONS: Many students do not use condoms consistently, especially those who drink heavily or have multiple sexual partners. Clinicians at student health need to encourage all students to use condoms every time they have intercourse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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