PERCEPTION OF RISK AND DRIVING UNDER THE EFFECTS OF ALCOHOL AND MARIJUANA ON UNIVERSITY STUDENTS IN A MULTICENTER STUDY: COLOMBIA
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: analyze the relationship between the perception of risk and the behavior of driving under the influence of alcohol or marijuana or getting into a vehicle driven by someone under the effects of these substances in order to identify risk factors and protective factors. Method: multicenter study cross sectional survey with students from a University in Colombia (n = 493) completed a survey prepared during the International Program of Training in Research for Health Professionals and Related Areas to Study the Drug Phenomenon in Latin America and the Caribbean. Results: an inverse relationship was observed between each of the three levels of risk perception: detection (p<.001), punishment (p<.05) and harm (p<.001), and driving behaviors with alcohol. This same type of relationship is observed with marijuana in terms of perceived risk of being involved in an accident (p<.05). However, regarding to marijuana, there is not enough evidence of an association with the perceived risk of being arrested or punished. The results show that there is an inverse relationship between what the students' relatives and friends think and do and the perception of risk of being arrested (p<.001), punished (p<.001) or of being involved in an accident (p<.001) for driving under the influence of alcohol and marijuana at the same time. Conclusion: the results suggest that there are risk factors and protective factors that can be intervened to prevent injuries or fatal events associated with driving under the influence of alcohol or marijuana.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».