Intervenciones para reducir el consumo de alcohol en jóvenes universitarios
Bibliographic record
Abstract
Introducción: el consumo nocivo y excesivo de alcohol en los jóvenes ha sido reconocido como un comportamiento de riesgo significativo, por tanto, reducir el consumo y los problemas asociados es una prioridad entre los investigadores, educadores y profesionales de la salud que trabajan con esta población. Objetivo: examinar la evidencia actual sobre las intervenciones para reducir el consumo de alcohol de jóvenes universitarios. Método: se utilizó la metodología propuesta por Toronto y Remington. Para la evaluación y selección de los artículos cuantitativos se empleó el Instrumento de Criterios de Elegibilidad para la Selección de los Artículos de Investigación (ICrESAI) y para la evaluación de los ensayos clínicos aleatorizados se empleó la lista de verificación Estándares Consolidados de Informes de Ensayos (Consort). Resultados: se encontraron trece artículos, diez de ellos ensayos clínicos aleatorizados, dos cuantitativos longitudinales y un ensayo factorial. Conclusión: se encontró una gran variedad de diseños y propuestas de intervención, dentro de las cuales se demostró que las intervenciones breves entregadas de manera digital, tanto en la web, como en teléfonos inteligentes, son efectivas para reducir el consumo de riesgo de alcohol entre los jóvenes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".