Prevalence of at-risk drinking among Brazilian truck drivers and its interference on the performance of executive cognitive tasks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Binge drinking (BD) has been associated with an increase in the risk of alcohol-related injuries. Alcohol continues to be the main substance consumed by truck drivers, a population of special concern, since they are often involved in traffic accidents. The aim of this study was to estimate the prevalence of BD and its interference in the executive functioning among truck drivers in Sao Paulo, Brazil. METHODS: A non-probabilistic sample of 684 truck drivers was requested to answer a structured research instrument on their demographic data and alcohol use. They performed cognitive tests to assess their executive functioning and inventories about confounding variables. The participants were then divided according to their involvement in BD. RESULTS: 17.5% of the interviewees have reported being engaged in BD. Binge drinkers showed a better performance on one test, despite having done so at the expense of more mistakes and lower accuracy. More interestingly, binge drinkers took three seconds longer than non-binge drinkers to inhibit an inadequate response, which is worrisome in the context of traffic. Overall, the deleterious effect of BD on performance remained after controlling for the effects of confounding variables in regression logistic models. CONCLUSIONS: As the use of alcohol among truck drivers may be as a way to get by with their work conditions, we believe that a negotiation between their work organization and public authorities would reduce such use, preventing negative interferences on truck drivers' cognitive functioning, which by its turn may also prevent traffic accidents.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».