Assessment of Students Support Services Centre Approach to Screening, Brief Intervention and Referral to Treatment of Substance Abuse Management in a Private Institution of Higher Learning
Notice bibliographique
Résumé
Substance abuse among young adults is a major public health issue which can cause significant damage to their mental health. The screening, brief, interventions and referral to treatment (SBIRT) is a public health prevention tool used in identifying persons at risk of substance use and abuse. This study assessed the approach to screening, brief intervention and referral to treatment of substance abuse management in a higher institution of learning. The study adopted a qualitative key informant’s interviewer assessment method. Key informants from the Student Support Service (SSS) Centre were interviewed to assess the SBIRT management approach of substance abuse in a university setting. The interview guide had a total of 5 themes with 8 questions and 14 follow-up questions. Interviews and observation of key informants was used to obtain research information. Data was analyzed using thematic analysis. This study revealed that the study population utilized reliable drug tests, students’ performance, behavior and appearance of the students as an approach to screening students for substance abuse. Management was dependent on level of risk of the student determined from the screening process. Substance use disorders varying from moderate to high risk were given counselling therapy; patients with severe risk dependency were referred to specialty treatment (rehabilitation) for further treatment. The SBIRT approach in the treatment of students at risk of substance abuse have been found to be useful. There are however challenges with students complying to treatment which needs to be addressed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».