Exploring ecosocial contexts of alcohol use and misuse during the COVID-19 pandemic among urban refugee youth in Kampala, Uganda: Multi-method findings
Notice bibliographique
Résumé
Urban refugees may be disproportionately affected by socio-environmental stressors that shape alcohol use, and this may have been exacerbated by additional stressors in the COVID-19 pandemic. This multi-method study aimed to understand experiences of, and contextual factors associated with, alcohol use during the pandemic among urban refugee youth in Kampala, Uganda. We conducted a cross-sectional survey (n=335), in-depth individual interviews (IDI) (n=24), and focus groups (n=4) with urban refugee youth in Kampala. We also conducted key informant interviews (n=15) with a range of stakeholders in Kampala. We conducted multivariable logistic regression analyses with survey data to examine socio-demographic and ecosocial (structural, community, interpersonal) factors associated with ever using alcohol and alcohol misuse. We applied thematic analyses across qualitative data to explore lived experiences, and perceived impacts, of alcohol use. Among survey participants (n=335, mean age= 20.8, standard deviation: 3.01), half of men and one-fifth of women reported ever using alcohol. Among those reporting any alcohol use, half (n = 66, 51.2%) can be classified as alcohol misuse. In multivariable analyses, older age, gender (men vs. women), higher education, and perceived increased pandemic community violence against women and children were associated with significantly higher likelihood of ever using alcohol. In multivariable analyses, very low food security, relationship status, transactional sex, and lower social support were associated with increased likelihood of alcohol misuse. Qualitative findings revealed: (1) alcohol use as a coping mechanism for stressors (e.g., financial insecurity, refugee-related stigma); and (2) perceived impacts of alcohol use on refugee youth health (e.g., physical, mental). Together findings provide insight into multi-level contexts that shape vulnerability to alcohol mis/use among urban refugee youth in Kampala and signal the need for gender-tailored strategies to reduce socio-environmental stressors.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».