Drug Use and Abuse Prevention Concerns in Rural Communities in Enugu State Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Drug abuse among any population is harmful and constitutes an issue of great concern for health professionals and the entire community. This study focuses on identification of level of drug use and community concerns for preventing drug abuse in two rural communities in Enugu north senatorial zone, Enugu State, Nigeria. We conducted a community-based cross sectional study in Enugu North senatorial zone of Enugu state Nigeria. All adults and youths 10 years and above who were residing in the communities for the past two years were the study population. Simple random sampling by balloting was used to select two communities. Proportionate random sampling was used to select 290 participants comprising 147 males and 133 females for the study. Questionnaire was used to collected data. The data were analyzed by using IBM Statistical Package for Social Science version 20. Descriptive statistics, chi square, Fisher’s exact test and the Monte Carlo test were computed for the data. The most commonly used substances by community members were alcohol, cigarette and cannabis. Greater proportion of community members (57%) frown at abuse of substances. Majority of community members (87%) wished that drug abuse will stop in the community, 3.6% do not wish that it will stop and 9.4% do not care whether it stopped or not. The study has revealed areas of community concern and lack of concern for preventing drug abuse. These are hoped to guide drug abuse prevention intervention in the area of study.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».