Family determinants of substance use among Rwandan youths: a case study of Gitagata Rehabilitation Centre
Notice bibliographique
Résumé
Background Substance use remains a public health threat with serious effects. It may be predicted by complex factors ranging from family to psychosocial disparities. We examined the magnitude of substance use and its influence on families among adolescents from Gitagata Rehabilitation Center.Methods A cross-sectional study of 57 adolescents was conducted.Results Our findings revealed that the proportion of substance users was higher (42 of 57 teens) than the proportion of non-substance users. Socio-demographic influences such as occupation, age and residence significantly increased the odds of substance use at p < .05. Adolescents who experienced domestic violence were more likely to be substance users [OR = 3.56; 95%CI (1.12–11.3)] than those who did not experience domestic violence. Children who were not neglected by their families were less likely to become substance users than neglected children [OR = 0.05; 95% CI (0.01–0.29)]. Adolescents from low-functioning families were more likely to be substance users [OR = 5.18; 95% CI (1.58–16.95)] than those from proper-functioning families. Those who were not properly monitored by their parents were more likely to use drugs [OR = 5.62; 95% CI (2.52–12.5)].Conclusion A multidisciplinary team is required to step up efforts to inform parents about their responsibility in lowering the likelihood that their children may use drugs by enhancing parental monitoring.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».