Psychosocial Factors and Beliefs Related to Intention to Not Binge Drink Among Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The objective of the study was to identify psychosocial factors and salient beliefs associated with the intention of young people to not binge drink in the next month, applying an extended version of the theory of planned behavior. METHODS: Among 200 youths randomly recruited from adult education centers in the province of Quebec, Canada, 150 completed a questionnaire. Of these, 141 youths reported having used alcohol in the last year-analyses were performed on this sub-sample. RESULTS: The prediction model demonstrated that perceived behavioral control (odds ratio, OR = 2.60, 95% confidence interval, CI 1.59-4.23; P = 0.0001), attitude (OR = 2.49, 95% CI 1.14-5.43; P = 0.02) and moral norm (OR = 1.88, 95% CI 1.23-2.88; P = 0.004) are three determinant variables of intention to not binge drink in the next month. The intention is also related to cannabis use in the last month (OR = 0.17 95% CI 0.05-0.53; P = 0.002). Young people who believe that if they do not binge drink in the next month, they will have a lower risk of getting depressed (OR = 1.53, 95% CI 1.23-1.90; P = 0.0001), and those who believe they will be able to not binge drink even if they are at a party (OR = 1.58, 95% CI 1.29-1.94; P < 0.0001), are more likely to have a positive intention. CONCLUSION: Despite some methodological limitations, this study revealed several options for helping young people to not binge drink during their school career.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».