Analysis of the Trend in the Consumption of Psychoactive Substances in Senegal from 2018 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of the study was to investigate the profile of psychoactive substance users in Senegal from 2018 to 2022. Methodology: These were retrospective descriptive studies of patient consultation and hospitalization records in the 17 psychiatric and addictology care centers in Senegal from 2018 to 2022. This was an exhaustive survey. All usable consultation and hospitalization registers were included in the study. Non-usable consultation and hospitalization registers were not included. Data were collected from January 1 to December 31 of each respective year. Data were cleaned using Excel before analysis. R software version 4.3.3 was used for analysis. Results: Between 2018 and 2022, 26,029 patients were registered in mental health facilities in Senegal. The Fann Psychiatry Department (CHNU Fann) admitted 23.2% of patients and the Thiaroye National Psychiatric Hospital registered 17.6% of drug users. For the year 2019, we found 8259 and in 2021, we had 6607 patients. The male gender was more represented with 14,750 patients, or 90.9%. The age group [25 - 34] was the majority (7013 patients or 39.5%). The majority of patients (17,425 patients, or 84.6%) were followed as outpatients. The drugs were mainly inhaled (96.7%). The most consumed substance was cannabis with 8847 patients, or 54.2%. Withdrawal was the main reason for treatment, 11,614 patients, or 85.7%. Conclusion: In the light of the results of our study, we can say that the use of psychoactive substances is a real public health and development problem in Senegal. The peaks in psychoactive substance consumption preceded the peaks in psychiatric care centers, so we need to promote information, education and communication on the harmful effects of psychoactive substance consumption among the population in general and young people in particular, in order to safeguard the country’s development.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».