Prevalence of psychoactive substance use among youth in Rwanda
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use among youth is a significant public health concern worldwide. However, little is known in Rwanda about the prevalence of drug use among youth. The goal of the current study was to assess the prevalence and determinants of substance use among youth in Rwanda. METHODS: A cross-sectional home survey was carried out with 2479 Rwandan youth. Youth ranging, in age from 14-35 years, were randomly selected from 20 out of the 30 districts in the country. The youth were interviewed using a questionnaire that included socio-demographic information and self-reported substance use. Misuse and dependence on alcohol, marijuana and tobacco were respectively assessed by the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), the Cannabis Abuse Screening Test (CAST), and the Hooked on Nicotine Checklist (HONC). RESULTS: Overall, the prevalence rate of substance use over the month prior to the survey was 34% for alcohol, 8.5% for tobacco smoking, 2.7% for cannabis, 0.2% for glue and 0.1% for drugs such as diazepam. 7.46% (one in thirteen) of the youth were alcohol dependent, 4.88% (one in twenty) were nicotine dependent, and 2.54% (one in forty) dependent on cannabis. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that tobacco, alcohol, marijuana and other substance use are realities in the daily lives of youth in Rwanda. Further research is needed to monitor the evolution of this phenomenon and its determinants and in order to initiate evidenced-based interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle