Mental distress and substance use among rural Black South African youth who are not in employment, education or training (NEET)
Notice bibliographique
Résumé
Background: South Africa (SA) has one of the highest rates of youth unemployment and youth who are not in employment, education or training (NEET), even higher among Black South Africans. SA’s NEET rates are 3 times those of UK; 5.4 times of Germany; 1.3 times of Brazil; and 2.5 times of Malaysia. Given that youths between 15 and 24 years of age make up 24% of the total population, these are significant challenges for the economy and further fuel the cyclical, pervasive and enduring nature of poverty. We hypothesised that rural youth who are NEET would have a greater prevalence of mental disorders and higher rates of substance use compared to their non-NEET counterparts. The objective of the study is to determine the differences in rates of psychological distress and substance use between NEET and non-NEET rural African 14- to 24-year-old young men. Methods: The study took place in a remote and rural district municipality in KwaZulu-Natal, South Africa. We divided the district’s five sub-municipalities into two clusters (large and small) and randomly selected one from each cluster for inclusion in the study. We further randomly selected wards from each sub-municipality and then rural settlements from each ward, for inclusion in the study. We recruited young men as part of a larger study to explore sociocultural factors important in gender-based violence in rural SA. We compared 15- to 19-year old and 20- to 24-year old youth NEET and non-NEET on rates of psychological distress symptoms (depression, anxiety, suicidal thoughts, hopelessness and worthlessness) and substance misuse (including alcohol, cannabis, other recreational drugs) using a Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) statistics at p < .005 level of significance level. Results: About 23% of the 355 male participants were NEET. There were no statistically significant differences in psychological distress or substance use between youth NEET and non-NEET, controlling for age. Conclusion: The study highlights difficult transitions to post-secondary education and work for Black youth in rural SA where opportunities for employment are limited. Education, training and employment appear to offer limited benefit.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».