Caffeinated alcoholic beverage consumption is associated with binge drinking among Canadian college students
Notice bibliographique
Résumé

 
 
 Introduction: Binge drinking, characterized by a pattern of excessive alcohol intake on a single occasion, is a growing epidemic among college students. mixing alcohol with caffeinated energy drinks is also increasing in popularity. Caffeine suppresses the user’s ability to accurately assess her level of intoxication and, consequently, the user tends to drink more without realizing the effects. Few studies to date, however, have focused on the association between mixing alcohol with energy drinks and binge drinking. Methods: our study surveyed 221 Canadian college students on their mixing and binge drinking behaviours. We expected to find no significant gender differences in the proportions of both mixers and binge drinkers or in the frequencies of mixing and binge drinking. results: Binge drinkers were more likely to mix than non-binge drinkers, and mixers were more likely to binge drink than non-mixers. additionally, t-test results showed that mixers were more motivated to drink for the sake of getting drunk than non-mixers were. surprisingly, these two groups did not significantly differ in the degree to which they felt risk-related behavioral states when they consumed, even though mixers reported significantly more drinking-related life interference. conclusion: our results demonstrate that preventative programs aimed at reducing high-risk alcohol binge drinking need to consider mixing energy drinks and alcohol intake as a risk factor.
 
 
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».