Psychosocial correlates of risky sexual behaviour amongst students in Niger Delta University, Bayelsa
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: globally young people constitute one quarter of the population. They are the most vibrant and productive sector, but they are also prone to more risky sexual behaviour (RSB) with attendant negative consequences. In the Niger Delta Region of Nigeria, persistent conflicts and socioeconomic difficulty predisposes young people to risky conducts including RSB. The aim of this study is to explore the psychosocial correlates of risky sexual behaviour amongst students in the Niger Delta University, Bayelsa. METHODS: we undertook a descriptive cross-sectional survey of students in the university. A multistage random sampling technique was used to recruit 400 students who completed a self-administered questionnaire. The data collected was analyzed using SPSS version 20.0. RESULTS: out of the 400 students, 64.3% (257) engaged in RSB and 46.8% (187) were currently engaging in RSB. Rates of self-reported depression, suicidal ideation and attempt were 62.3% (249), 18.0% (72) and 14.3% (54) respectively. Independent correlates of RSB include being older than 19 years (aOR. 2.82; 95% C.I. 1.44 -5.51), male gender (aOR. 1.70; 95% C.I. 1.08-2.66), having depression (aOR. 1.83; 95% C.I. 1.15-2.92), being diagnosed with a sexually transmitted disease (STD)/HIV (aOR. 2.08; 95% C.I. 1.12-3.86), and having been taught about condoms (aOR. 1.80; 95% C.I. 1.13-2.86). CONCLUSION: risky sexual behaviours have negative psychosocial and health implications. Regular and continuous health education targeted at young people is essential to reduce the social and health effects associated with RSB.
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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 | 0,000 |
| 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 ».