Bruk av reseptfrie smertestillende medikamenter blant multietnisk oslo-ungdom
Notice bibliographique
Résumé
Background: Data on the use of over-the-counter (OTC) analgesics comparing different adolescent ethnic groups is scarce. In Oslo, almost one quarter of the adolescent population come from an immigrant background.\n\t\nObjective: The aim of this study is to describe possible differences in the use of OTC analgesics between Norwegian adolescents (15-16 year olds) and adolescents with Muslim and Other immigrant background. \n\nMethods: A survey on health and medication use was undertaken among 10 graders (15-16 year olds) in all Secondary Schools in Oslo, Norway. This was the youth part of the Oslo Health Study in 2000-2001. There were 7343 participants in the survey, 3612 boys and 3695 girls. \n\nResults: Norwegian adolescents were more likely to report use of OTC analgesics during the past four weeks, 24,4% of the boys and 57,5% of the girls reported using such medication. In the Muslim group, 17,9% of the boys and 34,5% of the girls reported use of OTC analgesics. Similar figures for Other immigrant background were 21,8% and 32,9%. Use within the Muslim group depended on nationality, among Pakistani girls only 24,0% had used these preparations, while 60,4% of Iranian girls reported the same. The differences were not as striking for boys.\n\n\nConclusions: A difference exists across ethnicity in adolescents’ use of OTC analgesics. Adolescents from Muslim and Other immigrant background countries used less OTC analgesics than ethnic Norwegians. The use within the Muslim group further depends on nationality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,010 |
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 ».