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Enregistrement W2047969685 · doi:10.1371/journal.pone.0053435

The Journey of Addiction: Barriers to and Facilitators of Drug Use Cessation among Street Children and Youths in Western Kenya

2013· article· en· W2047969685 sur OpenAlexaff
Lonnie Embleton, Lukoye Atwoli, David Ayuku, Paula Braitstein

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUnited States Agency for International Development
Mots-clésAddictionDrugMedicineSmoking cessationPsychiatryFamily medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This mixed-methods study examined barriers to and facilitators of street children's drug use cessation in Eldoret, Kenya utilizing a cross-sectional survey and focus group discussions with a community-based sample of street-involved children and youth. The primary objective of this study was to describe factors that may assist or impede cessation of drug use that can be utilized in developing substance use interventions for this marginalized population. In 2011, 146 children and youth ages 10-19 years, classified as either children on the street or children of the street were recruited to participate in the cross-sectional survey. Of the 146 children that participated in the survey 40 were invited to participate in focus group discussion; 30 returned voluntarily to participate in the discussions. Several themes were derived from children's narratives that described the barriers to and facilitators of drug cessation. Specifically, our findings reveal the strength of the addiction to inhalants, the dual role that peers and family play in substance use, and how the social, cultural, and economic context influence or impede cessation. Our findings demonstrate the need to integrate community, family and peers into any intervention in addition to traditional medical and psychological models for treatment of substance use dependence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,267 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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