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Enregistrement W2481661685 · doi:10.1080/02791072.2016.1211352

Substance Use among a Sample of Healthcare Workers in Kenya: A Cross-Sectional Study

2016· article· en· W2481661685 sur OpenAlex
Aggrey Gisiora Mokaya, Victoria Mutiso, Abednego Musau, Albert Tele, Yeri Kombe, Zipporah Ng’ang’a, Erica Frank, David M. Ndetei, Veronic Clair

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoactive Drugs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésCannabisMedicineHealth careKenyaCross-sectional studyEnvironmental healthAddictionPsychiatrySubstance usePopulationSubstance abuse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes reported substance use among Kenyan healthcare workers (HCWs), as it has implications for HCWs' health, productivity, and their ability and likelihood to intervene on substance use. The Alcohol Smoking and Substance Involvement Screening Test (ASSIST) was administered to a convenience sample of HCWs (n = 206) in 15 health facilities. Reported lifetime use was 35.8% for alcohol, 23.5% for tobacco, 9.3% for cannabis, 9.3% for sedatives, 8.8% for cocaine, 6.4% for amphetamine-like stimulants, 5.4% for hallucinogens, 3.4% for inhalants, and 3.9% for opioids. Tobacco and alcohol were also the two most commonly used substances in the previous three months. Male gender and other substance use were key predictors of both lifetime and previous three months' use rates. HCWs' substance use rates appear generally higher than those seen in the general population in Kenya, though lower than those reported among many HCWs globally. This pattern of use has implications for both HCWs and their clients.

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.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,312 · 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