Anxiety symptoms and alcohol abuse during the COVID‐19 pandemic: A cross‐sectional study with Brazilian dental undergraduate students
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study is to assess whether anxiety symptoms are associated with alcohol abuse in Brazilian undergraduate dental students during the COVID-19 pandemic. METHOD: A cross-sectional study was conducted. A semi-structured questionnaire addressing the variables of interest was hosted on Google Forms and shared with dental undergraduate students from all Brazilian regions between July 8 and 27, 2020. Alcohol abuse was measured using the Cut down, Annoyed, Guilty, Eye opener (CAGE) questionnaire score of ≥2. All participants responded to the seven-item Generalized Anxiety Disorder Scale (GAD-7). Hierarchical logistic regression was also conducted. RESULTS: Among the 1050 students evaluated, 18.7% (n = 196) had a positive screening for alcohol abuse during the pandemic. The prevalence of mild (GAD-7 = 5-9), moderate (GAD-7 = 10-14), and severe (GAD-7 ≥15) anxiety among students were 31.3%, 29.6%, and 24.2%, respectively. The final hierarchical logistic regression model showed that during the COVID-19 pandemic, anxiety levels predict the likelihood of alcohol abuse among students with moderate (OR 10.05 [95% IC: 4.12-24.52]) or severe (OR 15.82 [95% IC: 6.46-38.73]) anxiety, especially for male students (moderate anxiety: OR 17.06 [95% CI: 8.36-34.78]; severe anxiety: OR 28.38 [95% CI: 8.62-38.24]). CONCLUSION: The prevalence of alcohol abuse and moderate or severe anxiety in Brazilian undergraduate dental students during the COVID-19 pandemic was high. Male students may be more sensitive to the presence of anxiety symptoms in this period, thus contributing to higher levels of alcohol consumption, in comparison to female students. Intervention strategies that promote the adoption of healthier lifestyles can enable the effective management of anxiety symptoms during the pandemic and thus, hold the potential to reduce exacerbated alcohol intake in this population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».