Cognitive Factors Related to Drug Abuse Among a Sample of Iranian Male Medical College Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: Drug abuse is one of the most serious social problems in many countries. College students, particularly at their first year of education, are considered as one of the at risk groups for drug abuse. The present study aimed to determine cognitive factors related to drug abuse among a sample of Iranian male medical college students based on the social cognitive theory (SCT). METHOD: This cross-sectional study was carried out on 425 Iranian male medical college students who were randomly selected to participate voluntarily in the study. The participants filled out a self-administered questionnaire. Data were analyzed by the SPSS software (ver. 21.0) using bivariate correlations, logistic and linear regression at 95% significant level. RESULTS: Attitude, outcome expectation, outcome expectancies, subjective norms, and self-control were cognitive factors that accounted for 49% of the variation in the outcome measure of the intention to abuse drugs. Logistic regression showed that attitude (OR=1.062), outcome expectancies (OR=1.115), and subjective norms (OR=1.269) were the most influential predictors for drug abuse. CONCLUSIONS: The findings suggest that designing and implementation of educational programs may be useful to increase negative attitude, outcome expectancies, and subjective norms towards drug abuse for college students in order to prevent drug abuse.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».