Hazardous drinking, alcohol use disorders, and need for treatment among Pacific Islander young adults.
Notice bibliographique
Résumé
Pacific Islander (PI) young adults are suspected to bear heavy risk for hazardous drinking, alcohol use disorders (AUD), and alcohol-related harms. Yet, PIs remain among the most understudied racial groups in the United States-creating a lack of empirical data documenting their alcohol use problems and treatment needs. The present study presents the first known data on PI young adults' hazardous drinking, possible AUDs, alcohol-related harms, and treatment needs. Survey data were collected from 156 community-dwelling PI young adults (40% women, age 18-30 years) in 2 large PI communities: Los Angeles County and Northwest Arkansas. We screened participants for alcohol, cigarette, and marijuana use, hazardous drinking, possible AUD, alcohol-related harms, and past-year need for mental health and substance use disorder (SUD) treatment. Logistic regressions examined whether experiencing possible AUD and alcohol-related harms were associated with past-year need for treatment. PI young adults reported 78% lifetime rate of alcohol use with 56% screening positive for hazardous drinking, 49% for any possible AUD, and 40% experiencing significant alcohol-related harm (e.g., health, finances). Yet, just 25% of participants reported past-year need for SUD treatment. Although having possible AUD was not associated with perceived SUD treatment need, experiencing any alcohol-related harm associated with 4.7-13.2 times greater adjusted odds for needing treatment. Therefore, despite having low self-perceived treatment need, PI young adults experience excessive burden of hazardous drinking and alcohol-related harms. Given the profound negative social and health effects of AUDs, culturally grounded interventions should be designed to reduce PI young adults' elevated rates of hazardous drinking and alcohol-related harms. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».