Factors associated with permissive attitudes of university students towards prescription medication misuse
Notice bibliographique
Résumé
Background University students with more permissive attitudes toward prescription medication misuse are more likely to engage in such misuse. This study investigated the factors associated with attitudes toward prescription medication misuse, and whether these factors differ between misuse for academic vs. recreational purposes.Methods An online survey included standardized measures of anxiety, depression, insomnia symptoms, daytime sleepiness, sleep quality, and attitudes toward prescription medication misuse. Participants were 3,160 university students aged 18–35 years. Univariate and multivariate linear regressions examined factors associated with attitudes toward prescription medication misuse.Results Factors associated with more permissive attitudes were nonwhite ethnicity, international student status, alcohol, tobacco, and nicotine vapor use, depressive symptoms, and clinical level of anxiety symptoms. Female gender, part-time study, and mild anxiety symptoms were associated with less permissive attitudes toward prescription medication misuse. Older age was associated with more permissive attitudes toward medication misuse for recreational purposes. No factors were associated with attitudes toward misuse for academic purposes.Conclusions Groups that have more permissive attitudes toward prescription medication misuse could be targeted by prevention programs. More investigation is needed regarding attitudes toward academic vs. recreational misuse of prescription medication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».