A Systematic Review on Harmful Alcohol Use Among Civilian Populations Affected by Armed Conflict in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are currently over 55 million refugees and internally displaced persons due to armed conflict. In addition, there are around 150 million more conflict-affected residents who remain in their home communities. Armed conflict poses a number of potential risks for harmful alcohol use. Objective: The objective of the study was to systematically examine evidence on harmful alcohol use among conflict-affected populations in low- and middle-income countries. Methods: A systematic review methodology was used following PRISMA guidelines. Quantitative studies were selected with outcomes relating to harmful alcohol use among conflict-affected populations in low- and middle-income countries. Seven bibliographic databases and a range of gray literature sources were searched. Descriptive analysis was applied and a quality assessment conducted using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Results: The search yielded 10,037 references of which 22 studies met inclusion criteria. Twenty-one of the studies used a cross-sectional design, and 1 used a case series design. Evidence on risk factors for harmful alcohol use was weak overall. Factors associated with harmful alcohol use were male gender, older age, cumulative trauma event exposure, and depression. There were no studies on the effectiveness of interventions for harmful alcohol use. The strength of evidence was also limited by the generally moderate quality of the studies. Conclusions: Substantially more evidence is required to understand the scale of conflict-associated harmful alcohol use, key risk factors, association of alcohol use with physical and mental disorders, and effectiveness of interventions to address harmful alcohol use in conflict-affected populations.
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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 | 0,013 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».