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Enregistrement W4411085808 · doi:10.25248/reas.e20486.2025

Associação entre o uso de drogas estimulantes e desempenho acadêmico em estudantes de medicina da cidade do Rio de Janeiro

2025· article· pt· W4411085808 sur OpenAlexaff
Tamiris Rosa Romer, Yanne Fernanda de Barros Rola, J.A Silva, Aline Cristina Brando Lima Simões

Notice bibliographique

RevueRevista Eletrônica Acervo Saúde · 2025
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvasion and Academic Success Factors
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Descrever o perfil sociodemográfico de estudantes de medicina no município do Rio de Janeiro e identificar a correlação entre uso de estimulantes cognitivos, desempenho acadêmico, níveis de estresse e saúde mental. Métodos: Estudo transversal, quantitativo, observacional e descritivo com estudantes de medicina do 1º ao 6º ano de universidades particulares do Rio de Janeiro. Um questionário com questões padronizadas foi aplicado online entre maio de 2018 e maio de 2024. Resultados: Dos 169 estudantes, 34,9% relataram usar estimulantes, predominantemente no 3º período. Entre esses, 47,6% perceberam melhora no desempenho acadêmico, 29,8% não notaram diferença e 26,4% estavam indecisos. Além disso, 71,6% dos estudantes relataram aumento na ansiedade após o ingresso no curso, sendo a véspera de provas o período de maior ansiedade para 62,1% dos alunos. Quanto ao uso de bebidas energéticas, 46,1% relataram consumo regular ou ocasional. Conclusão: O uso de estimulantes mostrou efeitos variados no desempenho acadêmico e na saúde mental dos estudantes, destacando a necessidade de maior atenção das universidades aos impactos na ansiedade e no uso de substâncias estimulantes para manter o rendimento acadêmico.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,341 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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