Associação entre o uso de drogas estimulantes e desempenho acadêmico em estudantes de medicina da cidade do Rio de Janeiro
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".