Association between Socio-Demographics and Alcohol Dependence among Individuals Living in an Indian Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use is on the rise worldwide and urgent steps are required to curb this growing burden of alcohol consumption. Alcohol drinking leads to serious social, physical and mental consequences. OBJECTIVE: The objective of this pilot study is to examine association between socio-demographics and severity of alcohol dependence among individuals obtaining treatment at alcohol de-addiction center. METHODS: This pilot cross sectional study was conducted in September 2013 in South India. A convenient sample of 100 participants was enrolled. Individuals aged 30 years and above, receiving treatment from de-addiction center and providing written informed consent were eligible for the study. A modified version of previously validated questionnaires was used for gathering information on socio-demographic characteristics, severity of alcohol dependence (using Alcohol Dependent Scale [ADS] and Short Alcohol Dependence Data questionnaire [SADD]), motivational incentives for alcohol quitting and challenges faced while quitting alcohol. RESULTS: All participants were males with mean age of 43 years (SD = 6.5 years). Significant association was seen between ADS and annual income (p = 0.001), education (p = 0.001), occupation (p < 0.0001) and work timing (p < 0.0001). Similar results were seen with SADD scores. Family support (100%) and health (60%) were reported to be the most important motivating factors for quitting alcohol. DISCUSSION: Results showed an urgent need of interventions that are family centered and focus on unskilled, less educated individuals having high work stress. Public health interventions should not only be home based, but should also include worksite awareness initiatives. A national policy is needed to promote alcohol quitting and to bring awareness regarding the consequences of alcohol consumption on individual's life.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».