Treatment challenges for alcohol service users in Kampala, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Kalema, D., Vanderplasschen, W., Vindevogel, S., Baguma, P., & Derluyn, I. (2017). Treatment challenges for alcohol service users in Kampala, Uganda. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 6(1), 27-35. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v6i1.240Background and Aims: Enhancing treatment participation of persons with substance use disorders is a challenge worldwide. Obstacles keeping people from entering or continuing treatment are well documented in Western countries, but such knowledge is scarce in majority countries that face particular challenges when implementing alcohol policies. This study aimed at identifying factors challenging treatment participation in Uganda, a Sub-Saharan country with a considerable alcohol problem.Methods: Data were collected during 30 in-depth, qualitative interviews on treatment challenges with 20 service providers and 10 male service users, who were recruited at one public and one private alcohol treatment center in the Ugandan capital city, Kampala. Men comprise about 90% of the total number of service users in these centers. Interview data were analyzed thematically, using Nvivo software, and were categorized around three levels of treatment challenges: societal, institutional, and personal challenges.Findings: Interview findings showed several treatment challenges relating to institutional aspects like inadequate human resources, overall insufficiency of services, and the treatment philosophy of available services. Respondents identified stigma and cultural interference as important challenges at the societal level, while limited awareness about addiction and denial of problems can be situated at the individual level.Conclusions: Institutional, societal, and personal challenges keep persons with AUD from participating in alcohol treatment in public and private services in Uganda. Alcohol regulation, sensitization, and prevention are needed to raise awareness at the societal and individual level, while appropriate training and additional financial resources may help to overcome institutional challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».