Presentation: Psychoactive substance use among first year university students in Kenya: prevalence and patterns
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol and substance use is a global public health concern, more so among young adults between the ages of 18 to 25 years, which is reportedly the peak of substance use. The increase in psychoactive substance use among college students is associated with risk of substance use disorders to the individual and public health problems to the family and society. Among students, there is a risk of poor academic performance, taking longer to complete their studies or dropping out of university. This study determined the prevalence, patterns and predictive factors of substance use at entry to University. A total of (n=406; 50.74% male) first year students were interviewed using World Health Organization standardized questionnaires. Bivariate logistic regression analyses were used to examine associations between substance use and students’ socio-demographic characteristics. Multivariate logistic regression analysis was conducted to examine the predictors of lifetime and current alcohol and substance use.Lifetime substances use was 103 (25%) and current use 83 (20%). Frequently current used substances were alcohol 69 (22%), cannabis 33 (8%) and tobacco 28 (7%). Multiple substance use was reported by 48 (13%) respondents, the main combinations were cannabis, tobacco and alcohol. Students living in private hostels were four times more likely to be current substance users compared with those living on campus (OR = 4.7, 95% CI: 2.0, 10.9).A quarter of first year university students consume psychoactive substances at entry to university. Interventions for prevention and management of substance use should start early at entry to university, so as reduce this trend.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».