Socio-economic determinants for alcohol consumption and heavy episodic drinking in a Ugandan student population
Notice bibliographique
Résumé
Stafström, M. & Agardh, A. (2012). Socio-economic determinants for alcohol consumption and heavy episodic drinking in a Ugandan student population. International Journal of Alcohol and Drug Research, 1(1), 57-67. doi: 10.7895/ijadr.v1i1.40 (http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v1i1.40)Aims: To examine whether the socio-economic determinants of alcohol use found in high-income university student settings are also true of Uganda.Design: Two cross-sectional surveys, conducted in 2005 and 2010, combined into a single dataset.Setting: Mbarara University of Science and Technology (MUST) in southwestern Uganda.Participants: 2,934 students (N in 2005 = 980; N in 2010 = 1,954). Total response rate = 76.8%.Results: Multivariate logistic regression showed the following socio-economic determinants to be positively associated with alcohol consumption: having attended boarding school (for males only); being Catholic; religion not playing a big role while growing up; head of household having had secondary education or higher (for females only); being a student of development studies, tropical forest conservation or computer science (the latter two for males only). Being Muslim or, for males, being a non-Anglican Protestant were negatively related to alcohol use. Different patterns were found for heavy episodic drinking. Being a male Muslim or a male student of development studies was positively related to heavy episodic drinking; while among females, being of a non-classified faith, having had a head of the household with a secondary education, not being raised by both parents, or being a student of development studies or science were positively related to heavy episodic drinking.Conclusion: Alcohol consumption and heavy episodic drinking on a monthly basis among the students at MUST seem linked to a student’s socio-economic background, with varying patterns for male and female students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».