Prevalence of Alcohol Consumption by Medical Students in Northeast Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This research aims to verify the prevalence of alcohol consumption by medical students from the first to the twelfth semester at the Federal University of Paraíba (UFPB) - Campus I. Methods This is an analytical, quantitative, and transversal research. A total of 293 medical students participated in the study, divided into two groups: Group 1 with 155 students, from the 1st to the 6th semester, and Group 2 with 138 students, from the 7th to the 12th semester. Two questionnaires were used: a sociodemographic questionnaire with questions about alcohol preference, family alcohol consumption, and psychoactive substance use. The second questionnaire refers to the Alcohol Use Problems Identification Test (AUDIT). Results The prevalence of alcohol consumption was higher for the second group, with 63.23% and 77.54%, respectively. It was noticed that in the last years of the course there is a more favorable context to continue using alcohol, considering the stress experienced and a greater overload in the last semesters of the undergraduation. However, based on AUDIT, there was a predominance of low risk for both groups, with 90.97% and 86.23%, respectively. Conclusions It was concluded that, although there is a predominance of low risk in the consumption scale, there is a concern that permeates the literature of the area and practice regarding the importance of discussing the topic of alcohol consumption with medical students, since they need to understand the multiple risks present in alcohol abuse as students and future health professionals.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».