Randomized Response Estimates for the 12‐Month Prevalence of Cognitive‐Enhancing Drug Use in University Students
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To estimate the 12-month prevalence of cognitive-enhancing drug use. DESIGN: Paper-and-pencil questionnaire that used the randomized response technique. SETTING: University in Mainz, Germany. PARTICIPANTS: A total of 2569 university students who completed the questionnaire. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: An anonymous, specialized questionnaire that used the randomized response technique was distributed to students at the beginning of classes and was collected afterward. From the responses, we calculated the prevalence of students taking drugs only to improve their cognitive performance and not to treat underlying mental disorders such as attention-deficit-hyperactivity disorder, depression, and sleep disorders. The estimated 12-month prevalence of using cognitive-enhancing drugs was 20%. Prevalence varied by sex (male 23.7%, female 17.0%), field of study (highest in students studying sports-related fields, 25.4%), and semester (first semester 24.3%, beyond first semester 16.7%). To our knowledge, this is the first time that the randomized response technique has been used to survey students about cognitive-enhancing drug use. CONCLUSION: Using the randomized response technique, our questionnaire provided data that showed a high 12-month prevalence of cognitive-enhancing drug use in German university students. Our study suggests that other direct survey techniques have underestimated the use of these drugs. Drug prevention programs need to be established at universities to address this issue.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle