Correlates of methamphetamine use among young Iranians: Findings of a population‐based survey in 2013
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Methamphetamine use remains an important public health concern among young people across various international settings. The present study is aimed at investigating the correlates of methamphetamine use among young Iranians within the general population. MATERIALS AND METHODS: This study was carried out in 13 provinces of Iran in 2013. Through multistage sampling, 3,246 young adults (aged 19-29 years) were recruited in the study. Weighted multilevel logistic regression methods were applied to identify the correlates of methamphetamine use. RESULTS: The lifetime prevalence of methamphetamine use was 7.1% (95% Confidence Interval (CI): 5.4, 8.8). In the multivariable logistic regression, gender (Adjusted Odds Ratio (AOR): 2.57, 95%CI: 1.37, 4.82), marital status (AOR: 4.91, 95%CI: 2.26, 10.7), education level (AOR: 2.56, 95%CI: 1.3, 5.06), profession (AOR: 2.64, 95%CI: 1.63, 4.29), overall knowledge level of methamphetamine use (AOR: 0.55, 95%CI: 0.39, 0.76), knowing a methamphetamine user among family members or friends (AOR: 2.57, 95%CI: 1.71, 4.42), knowing an ecstasy user among family members or friends (AOR: 3.36, 95%CI: 1.92, 5.9), and extramarital sex (AOR: 6.29, 95%CI: 4.29, 9.22) were significantly associated with methamphetamine use. CONCLUSIONS: The lifetime prevalence of methamphetamine use among young Iranian adults is concerning. Educational settings should be equipped with the required resources to take a proactive role in educating adolescents and young adults on substance use including methamphetamine. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: This study was done on a national level and identified the factors that can correlate with methamphetamine use. Its results can be very useful for policy decision makers. (Am J Addict 2017;26:731-737).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».