Perceived Stress, Alexithymia, and Psychological Health as Predictors of Sedative Abuse
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The harmful effects of sedative medications and substances in conjunction with limited research regarding predictive psychological constructs of drug abuse necessitate further investigation of associated factors. Therefore, the present study aimed to elucidate the roles of perceived stress, alexithymia, and psychological health as predictors of sedative abuse in medical students. METHODS: In this cross-sectional study, 548 students at Kermanshah University of Medical Sciences, Iran, were selected using stratified random sampling. The data were obtained using the Perceived Stress Scale, an alexithymia scale (Farsi version of the Toronto Alexithymia Scale-20), and a General Health Questionnaire to assess psychological health. Data were analyzed using discriminant analyses. RESULTS: The results demonstrated that the user and non-user of sedative substances groups had significantly different predictive variables (except for social function disorder) (P>0.05). Physical complaints, alexithymia, and perceived stress, which had standard coefficients of 0.80, 0.60, and -0.27, respectively, predicted sedative drug use. CONCLUSION: The results of the present study indicate that perceived stress, alexithymia, physical complaints, anxiety, and depression are associated with sedative 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) | 0,002 | 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 ».