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Enregistrement W2603771207 · doi:10.20883/medical.e15

Alcohol use among medicine and law students in Poland

2015· article· en· W2603771207 sur OpenAlexaboutno aff
Wiktor Suchy, Agnieszka Gaczkowska, Adam Pawełczyk, Piotr Pukacki, Robert Chudzik

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisQuarter (Canadian coin)Public healthPsychologyMedicineMarijuana smokingFamily medicineDemographyEnvironmental healthSubstance usePsychiatrySociologyGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Alcohol, together with drug use such as marijuana, is a major health concern that may influence the life of both doctors and medicine students. It is therefore important to investigate their habits associated with those hazardous behaviors.Material and methods. A voluntary survey containing 12 questions regarding their drinking habits and marijuana use was sent to law and medicine students from two cities in Poland, Poznan and Lublin. 814 responses were collected and the results were compiled using STATISTICA 10 program.Results. Mean age of alcohol initiation was revealed to be very similar in all groups at below 16 years of age. Although majority of students drink less than once a week (41% male and 65.7% female), men were found to use alcohol much more frequently and in higher quantities than female students. Half of future doctors would stop at the lowest stage on a proposed alcohol intoxication scale, while 11.6% would venture to the highest, third one. Those values for law students were 36.2% and 26%, respectively. 70% of men and 52.9% of women have tried marijuana. Majority of them smoke less than once a month, but almost a quarter of law students and 15% of medicine students do it at least once a month.Conclusions. More emphasis should be put on educating future doctors and general public about dangers associated with hazardous drinking and cannabis use. Prevention of such behaviors should be conducted at an age as young as possible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,304 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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