Community awareness and engagement to prevent alcohol related harm: Stakeholder priorities in West Africa
Notice bibliographique
Résumé
Aims: West Africa is disproportionately harmed by alcohol consumption. However, limited information is available about the alcohol prevention strategies used by stakeholders in West Africa. In addition, there is scant awareness of health consequences from alcohol use among the communities with which stakeholders engage in alcohol prevention. Design/Setting/Participants: A cross-sectional survey was distributed in 2020 by the West African Alcohol Policy Alliance to their member alliances and stakeholders across nine countries. Analyses were computed based on 171 persons/organizations completing the survey. Measures: The West Africa Alcohol Policy Alliance Capacity Assessment Survey (WAAPACAS) included questions about programs and service delivery, alcohol prevention strategies used, and community knowledge of alcohol as a risk factor for a range of health concerns. Results: In terms of addressing alcohol-related harm, non-governmental organizations (NGOs) and community-based organizations (CBOs) across West Africa engage primarily in community outreach and health promotion activities. Even so, awareness of alcohol as a risk factor for key health conditions remains relatively low, and varies by country and acute versus longer term consequences. Conclusion: Leveraging the outreach and engagement by NGOs/CBOs will be critically important for addressing alcohol-related harm in West Africa. However, NGOs/CBOs will need additional capacity and information to convey that alcohol is a key risk factor for several health outcomes to ensure communities are more informed about the range of alcohol-related harms.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».