Prevalence of Psychiatric Morbidity and Alcohol use Disorders Among Adolescent Indigenous Tribals from Three Indian States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Among the Indian adolescents, the prevalence of psychiatric morbidity and alcohol use disorders (AUD) are 7.3% and 1.3%. However, no separate data are available for indigenous tribal populations. This study estimated the prevalence of psychiatric morbidity and AUD and associated socio-demographic factors among adolescents in the tribal communities in three widely varying states in India. Methods: Using validated Indian versions of the MINI 6.0, MINI Kid 6.0, and ICD-10 criteria, we conducted a cross-sectional survey from January to May 2019 in three Indian sites: Valsad, Gujarat (western India); Nilgiris, Tamil Nadu (south India); and East Khasi Hills district of Meghalaya (north-east India) on 623 indigenous tribal adolescents. Results: Aggregate prevalence of any psychiatric morbidity was 15.9% (95% CI: 13.1–19.0) (males: 13.6%, 95% CI: 10.0–18.1; females: 17.9%, 95% CI: 13.9–22.6), with site-wise statistically significant differences: Gujarat: 23.8% (95% CI: 18.1–30.2), Meghalaya: 17.1% (95% CI: 12.4–22.7), Tamil Nadu: 6.2% (95% CI: 3.2–10.5). The prevalence of diagnostic groups was mood disorders 6.4% ( n = 40), neurotic- and stress-related disorders 9.1% ( n = 57), phobic anxiety disorder 6.3% ( n = 39), AUD 2.7% ( n = 17), behavioral and emotional disorders 2.7% ( n = 17), and obsessive-compulsive disorder 2.2% ( n = 14). These differed across the sites. Conclusion: The prevalence of psychiatric morbidity in adolescent tribals is approximately twice the national average. The most common psychiatric morbidities reported are mood (affective) disorders, neurotic- and stress-related disorders, phobic anxiety disorder, AUD, behavioral and emotional disorders, andobsessive-compulsive disorder.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».