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Enregistrement W3121058288 · doi:10.5539/gjhs.v13n2p104

Household Socio-Cultural and Economic Predictors of Drug and Substance Abuse among High School Students in Kisumu East Sub County, Kisumu County –Kenya

2021· article· en· W3121058288 sur OpenAlexvenueno aff
Marceline Awino Orende, Daniel Onguru, David Odongo, Marion Agiza Muranda

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Commission for Science, Technology and Innovation
Mots-clésCluster samplingSocioeconomicsPopulationGeographyStratified samplingSystematic samplingSubstance abuseMedicineDemographyEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The household socio-cultural and economic predictors of drugs and substance abuse among high school students were investigated in Kisumu East Sub-County, Kisumu County. STUDY AREA DESCRIPTION: The study was conducted in Kisumu East Sub County in Kisumu County within the community set up. The area has approximated total population of 220,997 with an area of 141.6 sq.km density of 1560 per sq.km with a total number of 61,388 households. It is made up of five wards and 12 village units. The area has a total of 33 secondary schools with a total population of 26,000 students out of which 12,800 are males and 13,200 females. Out of 33 schools, 28 are day schools drawing students from the community. The main economic activities are quarrying, motorcycle ride, small scale businesses and farming. There is high rate of drop out of school among students due to the availability and accessibility of drug and substance abuse in the area as well as the geographical location. There are homes where bhang as well as local brew is sold at affordable cost. METHODS AND/OR TECHNIQUES: This was a descriptive cross-sectional study. The study targeted high school students aged 15-25 years learning within the study area. Sample size of 434 was calculated using Yamane formula and the participants selected through Snow ball, random, cluster and stratified sampling. Demographic characteristics were summarized using tables while inferential statistic done using Chi square, binomial logistic regression and multiple regression. Data collection done through observation and questionnaires. P value < 0.05 was considered statistically significant. RESULTS: Parental expectations, psychological disorders or mental problems, family background, leisure activities and festivities, number of siblings in the family, cultural beliefs and practices, birth position of the student, family shock and the need to treat certain ailments were found to be significantly associated with the abuse of drugs and substance (p <0.05). CONCLUSION: Lack of parental/guardian’s supervision and monitoring of the students movements, poor parent-child attachment due to inadequate family time, no communication on the dangers of drugs and substance abuse to students by the parents and high academic expectations by parents/guardians from students are the major contributors of drugs and substance abuse among students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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