Exploring the Relationship between Drug Addiction and Quality of Life in Herat, Afghanistan: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Addiction is a global public health problem, with over 36 million people suffering from drug-use disorders. Afghanistan, the world’s leading opium producer, has high rates of drug use owing to the easy access to drugs in this country. This study aimed to investigate drug users’ quality of life in Herat, Afghanistan, and identify the factors affecting it. Methods: This cross-sectional study examined health-related quality of life at six rehabilitation camps in Herat, Afghanistan, from March to July 2019, using the short form-36 questionnaire (SF-36). Data collected through interviews were analyzed using SPSS software (version 25). Findings: A total of 240 participants from six rehabilitation camps in Herat, Afghanistan participated in this study. The majority of participants (80%) rated their overall health as "good" or "very good". Men had higher average scores for mental health and vitality than women and those aged 30-39 had the highest quality of life. Statistically significant differences were found in bodily pain (P=0.038), vitality (P=0.042), and social functioning (P=0.046) among users of different types of drugs. Opium abusers had the highest scores for the physical and mental components, followed by heroin, methamphetamine, hashish, and crack abusers. Conclusion: This study explored the relationship between drug addiction and quality of life in Herat, Afghanistan. The findings showed that young adults were more vulnerable to drug use and male addicts and opium users had the highest quality of life. This study can inform the development of effective rehabilitation programs but more research is needed for addiction treatment strategies.
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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 ».