Risky sexual behaviours among Ugandan university students: A pilot study exploring the role of adverse childhood experiences, substance use history, and family environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: University students are known to have risky sexual behaviours (RSBs). The severity of the RSB is influenced by many factors, including the family environment, exposure to adverse childhood events (ACEs), and the use of addictive substances. However, there is limited information about the influence of ACEs and the family environment of these students in low-and medium-income countries (LMICs). Therefore, a pilot study was conducted among university students from a LMIC, Uganda. METHODS: The present study comprised a cross-sectional online survey among Ugandan students at a public university (N = 316; 75% male; 52.2% aged between 18-22 years). The survey included questions relating to socio-demographic information, family environmental information, the Sexual Risk Survey (SRS), and the Adverse Childhood Experiences-International Questionnaire (ACE-IQ). RESULTS: Over half (53.8%) reported having had sexual intercourse. Males reported over two times higher mean total SRS score compared to females (χ2 = 4.06, p = 0.044). Approximately one-sixth of the sample had drunk alcohol or used illicit psychoactive substances in the past six months (16.1%). Among four regression analysis models, sociodemographic variables predicted the highest variance (13%), followed by family environment variables (10%), and both psychoactive substance use history (past six months) and ACEs individually explained approximately 5% variance in total SRS score, with the final model predicting 33% of the variance in RSB. CONCLUSIONS: The present study demonstrated a gender disparity with males involved in more RSB than females, as has been reported in most previous RSB studies. Family environment, sociodemographic factors, substance use, and ACEs all appear to contribute to RSB among university students. These findings will benefit other researchers exploring factors associated with RSB among university students and will help develop interventions to reduce RSB to protect students from unwanted pregnancies, sexually transmitted diseases, and HIV/AIDS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».