Drug-Substance Abuse, Age at Onset and Contributing Factors to Stoppage of Drug Use among Students in Aluu Community
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most drug-substance abusers do have withdrawal symptoms considering the type of drug. Some of the symptoms include: changes in appetite, changes in mood, congestion, seizure, fatigue etc. These symptoms make it difficult for someone to effectively withdraw. It therefore means that for someone to effectively withdraw from drug abuse, there are other factors that must come into play to enhance success. Hence, this study was done to determine the contributing factors to stoppage of drug use among students in university of Port Harcourt’s host communities as an attempt to curb the menace and its effect on students and the entire society at large.
 Materials and Methods: The study was a descriptive cross-sectional study carried out in ALUU Community in Ikwerre Local Government Area of Rivers State between August 2019 and December 2019. The study involved 150 volunteers recruited randomly through a multi-staged sampling technique which included secondary school students, undergraduates who are 13yrs and above residing in ALUU community while those who did not give consent were excluded. The data was collected using self-structured close-ended self-administered questionnaires and data analysis done using SPSS version 25. 
 Results and Discussions: The results of the study showed that the proportion of students that have stopped drug/substance abuse was 7.34%, the most prevalent age group at onset of drug use was 16-18yrs, and 26.42% of students used drugs/substance daily. The most prevalent reason for stopping drug use was personal decision 54.55%, while the least proportion was other reason 9.09%; Family and religious leaders had equal influence (45.45%) in the stoppage of drug/substance use by students.
 Conclusion: The results of the study showed that the most prevalent reason for stopping drug use was personal decision 54.55%, Family and religious leaders (45.45%) were the major contributing factors and had equal influence in the stoppage of drug/substance use by students.
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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 | 0,033 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».