Alcohol use among high school learners in rural areas of Limpopo province
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alcohol use is a serious public health concern among youth in South Africa and worldwide. Aim: To determine the factors contributing to alcohol use among high school learners in the rural areas of Limpopo province. Setting : The Greater Marble-Hall municipality, Sekhukhune district in Limpopo province. Method: A quantitative, cross-sectional study design was conducted on 314 learners from three high schools in a rural area in Limpopo. A stratified random sampling technique was used to select learners from 11 to 25 years of age. The drinking behaviour was classified according to predetermined Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT). Data were analysed using SPSS Software v23.0. Results: More than half of the respondents were consuming alcohol 169 (53.8%). Also, 173 (55.1%) of respondents had parents who consume alcohol and 204 (65%) had friends who drank alcohol. Most respondents were classified as low-risk drinkers (AUDIT score < 8) and a quarter of the respondents were classified as almost dependent on alcohol (AUDIT score > 13). Significant associations were found between learners’ alcohol consumption and parents and friends who drank alcohol ( p = 0.000; p = 0.000, respectively). Conclusion: Alcohol use was prevalent among high school learners in the area under investigation. Also, learners who had parents and friends who consume alcohol were more likely to consume alcohol. Further, learners who were classified as almost dependent on alcohol needed urgent intervention as their health-related quality of life was likely to be poor.
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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 | 0,000 |
| 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 ».