Mitigating the risk of alcohol use among university students
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rising prevalence of alcohol use among youths in low resource settings is a major public health issue of concern, especially as alcohol use remains a leading contributor to deaths and disability globally. This study aimed to evaluate the effects of screening and brief intervention (SBI) on alcohol use risk among university students. Methods: In this quasi-experimental study, a total of 636 students were screened for alcohol use risk with the World Health Organization Alcohol, Smoking, and Substance Involvement Screening Test (WHO-ASSIST) version 3.1. All participants with moderate and high risk of alcohol use were administered brief intervention (BI) delivered by trained students at baseline, 1 month, and 3 months, with a final assessment in 6 months. Longitudinal data on their alcohol use risk were analyzed. Results: The mean age (standard deviation) of the participants was 21.13 (3.05) years and 44.5% were female. The prevalence of the current alcohol use based on the WHO-ASSIST was 49.2% ( n = 315). Following three sessions of BI, the repeated measures ANOVA indicated that the WHO-ASSIST mean score for high-risk alcohol users ( n = 44) fell from 33.23 (3.82) at baseline to 18.3 (9.84) at 6 th month. This difference was statistically significant. Similarly, the mean score for moderate alcohol users fell from 19.62 (2.97) at baseline to 11.31 (5.52) at 6 months. The difference was statistically significant. There were significant group-level differences in the risk score over the study period, for the low risk, moderate risk, and high-risk users at the end of the study. Conclusion: Screening and BI showed significant benefits on alcohol use risk. Our findings suggest SBI as a feasible and effective intervention for mitigating the risk of alcohol use among young students in resource-restricted settings. Further research using a robust sample to reflect differences in setting and student characteristics is warranted.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».