Anabolic–androgenic steroid use is associated with psychopathy, risk-taking, anger, and physical problems
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has uncovered medical and psychological effects of anabolic-androgenic steroid (AAS) use, but the specific relationship between AAS use and risk-taking behaviors as well as between AAS use and psychopathic tendencies remains understudied. To explore these potential relationships, we anonymously recruited 492 biologically male, self-identified bodybuilders (median age 22; range 18-47 years) from online bodybuilding fora to complete an online survey on Appearance and Performance Enhancing Drug (APED) use, psychological traits, lifestyle choices, and health behaviors. We computed odds ratios and 95% confidence intervals using logistic regression, adjusting for age, race, education, exercise frequency, caloric intake, and lean BMI. Bodybuilders with a prior history of AAS use exhibited heightened odds of psychopathic traits, sexual and substance use risk-taking behaviors, anger problems, and physical problems compared to those with no prior history of AAS use. This study is among the first to directly assess psychopathy within AAS users. Our results on risk-taking, anger problems, and physical problems are consistent with prior AAS research as well as with existing frameworks of AAS use as a risk behavior. Future research should focus on ascertaining causality, specifically whether psychopathy is a risk associated with or a result of AAS use.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».