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Enregistrement W2259373639 · doi:10.1590/0104-07072015001060014

Uso de drogas en estudiantes universitarios y su relación con el maltrato durante la niñez en una universidad de San Salvador, El Salvador

2015· article· es· W2259373639 sur OpenAlexaff
Eduardo Alfredo Martínez Díaz, Robert B. Mann, Hayley A. Hamilton, Pat Erickson, Bruna Brands, Norman Giesbrecht, Maria da Glória Miotto Wright, Francisco Cumsille, Jaime Sapag, Akwatu Khenti

Notice bibliographique

RevueTexto & Contexto - Enfermagem · 2015
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychological distressPsychologyPolitical scienceArtPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo del estudio fue examinar la relación entre el uso de drogas en estudiantes universitarios de una universidad en San Salvador y su relación con el maltrato durante la niñez. Este estudio fue de corte transversal, siendo el tamaño de la muestra de 272 estudiantes, con un error muestral del 5%. Los resultados más importantes fueron: el 6.6% de los estudiantes manifestó haber sufrido abuso sexual, el 24.6% abuso físico y el mismo porcentaje fue reportado para el abuso verbal mientras que el 12.9% reportó negligencia emocional o física. El 55.1% reportó distress psicológico mínimo. El 43% ha consumido drogas alguna vez en su vida. El 58.45% tiene amigos que usan drogas. El alcohol, el cannabis y el tabaco son las drogas más usadas. El 70% de los estudiantes que usan drogas sufrieron algún tipo de maltrato. En cuanto a las asociaciones, sólo en el abuso físico se encontró una asociación estadísticamente significativa con una probabilidad de error menor al 0.05. Los datos no pueden ser generalizados a los estudiantes universitarios de San Salvador, El Salvador.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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