Exploring the Perceptions of Indian Mental Health Professionals Regarding Areca (Betel) Nut Products: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Areca nut (AN) and AN products (ANPs) are commonly used as psychoactive substances with marked dependence potential. Scant information exists on the Indian mental health professionals' (MHPs) knowledge of AN-ANPs, attitude toward AN-ANP use/users, and behavior regarding their clients' AN-ANP use. To address this gap, a survey was undertaken to assess MHPs' knowledge, attitudes, and behavioral responses toward AN-ANP use and addiction. Methods: We developed a pretested, customized questionnaire and conducted a cross-sectional online survey among a random sample of MHPs. Results: The 209 respondents included 91 psychiatrists, 105 clinical psychologists, and 13 other MHPs from diverse settings. Among them, 46.89% believed that AN-ANP use does not fit the definition of abuse/addiction as per the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition or International Classification of Diseases 10th Revision (ICD-10)/ICD-11. Among the psychiatrists, clinical psychologists, and other MHPs, 60.4%, 48.6%, and 61.5% were unaware of any AN-ANP cessation protocols. The addictive potential of AN-ANP with tobacco was rated as severe by 68.1% of psychiatrists and 51.4% of clinical psychologists; 46.2% of other MHPs rated it as moderate. The addictive potential of AN-ANP without tobacco was rated as moderate by 50.5% of clinical psychologists and mild by 46.2% of psychiatrists. Of the sample, 67.46% discussed the harmful effects of AN-ANPs with clients, while 74.6% said a few or none of their clients sought help for AN-ANP cessation. Conclusion: Major lacunae were detected in the understanding of Indian MHPs about the addictive potential of AN-ANPs, management aspects, etc. An urgent need has been revealed for sensitization programs on AN-ANPs and the development of evidence-based cessation protocols.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».