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Enregistrement W4386019158 · doi:10.1097/med.0000000000000833

Surveys on androgen abuse: a review of recent research

2023· review· en· W4386019158 sur OpenAlexaff
Kyle T. Ganson, Jason M. Nagata

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Endocrinology Diabetes and Obesity · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolysubstance dependenceMedicinePsychological interventionAdverse effectPsychiatryAndrogenPopulationSubstance abuseClinical psychologyEnvironmental healthPharmacologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To summarize recent survey research on androgen abuse [i.e., anabolic-androgenic steroids (AAS)], including prevalence among international samples, risk factors for use, associated impairments of use, and treatment and interventions for abusers. RECENT FINDINGS: Recent research has documented the prevalence of androgens abuse remains most common among boys and men compared to girls and women, which was stable across nations. However, fewer studies have focused on population-based samples and instead focused on convenience or high-risk samples (i.e., gym goers). Androgen abusers commonly report a history of violent victimization, including adverse childhood experiences. Research continues to document many adverse biological, psychological, and social effects related to androgen abuse, including more than 50% of abusers reporting at least one side effect. Mental health problems and polysubstance use continues to be highly prevalent among androgen abusers. Despite these adverse effects from use, there remains little survey research on treatment and interventions for androgen abusers, representing an important area of future investigation. SUMMARY: Androgen abuse remains relatively common, particularly among boys and men, with adverse health effects regularly occurring. Healthcare professionals and systems can adapt their treatment approaches to focus on reducing harms associated with androgen abuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,350
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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