Alcohol use disorders among Myanmar migrant workers in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to determine the prevalence of Alcohol Use Disorders (AUDs) among Myanmar male migrant workers (> 15 years) living in Mae Sot, Thailand, and their patterns of drinking. Design/methodology/approach A cross-sectional survey was administered to 512 participants to measure AUDs and drinking patterns. ANOVA and χ2 analyses were performed to assess demographic differences between abstainers, harmful and hazardous drinkers (HHDs) (those showing signs of AUDs) and non-harmful drinkers. Findings Results showed that 12.3 percent of male Myanmar migrants were HHDs, a rate only slightly higher than in Thai men (9.1 percent), but much higher than in men still living in Myanmar (2.7 percent) (WHO, 2014). Also, 19 percent of alcohol-consuming Myanmar male migrant workers reported patterns of heavy episodic drinking, which is markedly higher than in alcohol-consuming Thai (4.7 percent) and Myanmar men (1.5 percent) (WHO, 2014). Originality/value Given the health risks associated with AUDs and heavy episodic drinking, the findings of this study suggest a need for appropriate alcohol-related health education and intervention for Myanmar male migrant workers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».