Screening for adverse childhood experiences among young people using drugs in Vietnam: related factors and clinical implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research evidence shows a strong association between adverse childhood experiences (ACEs) and later-life substance use. But little is known about the prevalence and impact of ACEs among young people using drugs (YPUD) in Vietnam. METHOD: A cross-sectional study using respondent-driven sampling and peer recruitment methods was conducted among YPUD aged 16-24 in three cities in Vietnam. Eligible participants were screened for ACEs using the ACE-IQ, tested for HIV and hepatitis C, and assessed for sociodemographic and behavioral characteristics. RESULTS: Data were collected on 553 individuals whose median age was 20: 79% were male, 18.3% women and 2.7% transgender. Methamphetamine use was reported by 75.8% of participants. 85.5% reported at least one ACE and 27.5% had four ACEs or more. An ACE score of 4 or higher was associated with female and transgender, lower educational level, methamphetamine use, buying sex, depression, psychotic symptoms and expressed need for mental health support. CONCLUSIONS: ACEs were found to be very common among YPUD in Vietnam. It is therefore strongly recommended that these young people should be provided with a comprehensive and secure assessment and care that includes not only essential harm reduction and addiction treatment needs but also addresses their mental health needs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».