Predictors of the Use of Performance-Enhancing Substances by Young Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To document the use of performance-enhancing substances (PES) by young athletes and to identify associated factors. DESIGN: Retrospective survey. SETTING: Self-reported anonymous questionnaire. PARTICIPANTS: Three thousand five hundred seventy-three athletes (mean age, 15.5 years) from Quebec provincial teams run by organizations recognized by the Government of Quebec. INTERVENTIONS: All subjects filled out a validated questionnaire on factors associated with the use of and the intention to use PES. MAIN OUTCOME MEASURES: The use of and intention to use PES. RESULTS: In the 12 months before filling out the questionnaire, 25.8% of respondents admitted having attempted to improve their athletic performance by using 1 or more of 15 substances that were entirely prohibited or restricted by the International Olympic Committee. Multiple regression analyses showed that behavioral intention (beta = 0.34) was the main predictor of athletes' use of PES. Attitude (beta = 0.09), subjective norm (beta = 0.13), perceived facilitating factors (beta = 0.40), perceived moral obligation (beta = -0.18), and pressure from the athlete's entourage to gain weight (beta = 0.10) were positively associated with athletes' behavioral intention to use PES. CONCLUSIONS: This study provides evidence that supports the predicting value of the theory of planned behavior. Results suggest that the athlete's psychosocial environment has a significant impact on the decision to use PES and support the need to integrate this factor into the development and implementation of prevention interventions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».