Prevalence and Perceptions of Energy Drink Consumption and Risks Among Young Adults Aged 18-30 in Riyadh, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Energy drink (ED) consumption has become a growing public health concern, particularly among young adults. Despite regulatory efforts in Saudi Arabia, limited research has explored the prevalence, perceptions, and factors influencing ED consumption in Riyadh. OBJECTIVE: This study aimed to assess the prevalence of ED consumption among young adults in Riyadh, examine associated sociodemographic factors, and evaluate awareness of health risks. METHOD: A cross-sectional study was conducted using a convenience sampling method with an online questionnaire distributed via social media. A total of 1,368 valid responses from participants aged 18–30 years were analyzed. The questionnaire covered sociodemographic characteristics, ED consumption patterns, influencing factors, and awareness of health risks. Descriptive statistics were used to summarize the data, and chi-square tests assessed associations between sociodemographic characteristics and ED consumption. RESULTS: Among participants, 37% consumed EDs, with the highest prevalence among males (47.63%) and individuals aged 18–22 years (76.09%). Fatigue (38.98%) and academic pressures (33.65%) were the triggers. 80.63% recognized health risks, 61.46% reported insufficient public health education. ED consumption was significantly associated with smoking (p < 0.0001) and higher income levels (p = 0.0464). RECOMMENDATION: This study recommends targeted health education campaigns for high-risk groups, including students (38.9%) and smokers (17.59%), to reduce energy drink consumption. Public awareness should emphasize ingredient label checking (55.5%) and stricter marketing regulations, as energy drinks are frequently consumed at home (30.34%). Promoting healthier alternatives in schools and workplaces can help mitigate health risks and decrease reliance on energy drinks. CONCLUSION: Despite widespread awareness of potential health risks, ED consumption remains high among young adults in Riyadh. These findings highlight the need for targeted public health campaigns, stricter regulations, and improved education efforts to mitigate excessive ED consumption.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».