Pattern of Substance Use: Study in a De-addiction Clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Substance use disorders have become a major public health problem in Bangladesh. We sought to assess the pattern of substance use and related factors among hospitalized patients. METHODS: This was a descriptive study that included 105 patients. All patients who were admitted to a private drug de-addiction clinic in Dhaka, Bangladesh, between 1 July and 31 December 2013 and diagnosed with substance use disorder were enrolled in the study. Data was collected via face-to-face interviews using a semi-structured questionnaire and the information was complemented by the case-notes. RESULTS: Almost all (90.5%) respondents were male and were poly-substance users (91.4%). The mean age of respondents was 28.8±8.0 years. Most (27.6%) respondents used three types of substances. Smoking or inhalation was the route used by most (90.5%) respondents. More than three-fourths (81.0%) of respondents used nicotine. Among the other substances, the majority (79.0%) used opioids, followed by cannabinoids (55.2%), and alcohol (41.0%). Curiosity, peer pressure, and for fun were identified as the common reasons for initiating substance use. CONCLUSIONS: A high proportion of poly-substance use was found in the study population. Our findings could help in the management and development of prevention strategies for substance use in Bangladesh.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».