Consommation de substances psychoactives chez les élèves de 15-25 ans à Gao
Bibliographic record
Abstract
Les jeunes constituent un groupe particulièrement vulnérable à l’usage de substances psychoactives. Il n’existe aucun rapport sur les facteurs associés à la consommation de substances psychoactives dans cette population spécifique au Mali. L’objectif de cette étude était de déterminer la prévalence de la consommation de substances psychoactives légales ou illégales et d’identifier ses facteurs associés chez les jeunes scolaires de Gao au Mali. Nous avons émis l’hypothèse que des conditions familiales et scolaires défavorables et la présence d’amis consommateurs de drogues étaient associées à la consommation de substances chez les jeunes scolaires de Gao. Nous avons utilisé des données secondaires issues d’une enquête transversale menée entre octobre et décembre 2022 auprès de 365 élèves de cinq écoles secondaires sélectionnés par un échantillonnage aléatoire à deux degrés. L’analyse a porté sur les enregistrements des élèves âgés de 15 à 25 ans. Des analyses uni et multivariées ont été effectuées à l’aide d’un modèle de régression logistique. Nous avons retenu 336 enregistrements répondant aux critères d’inclusion, dont 58,6 % de garçons. L’âge moyen était de 19,1 ans avec un écart type de 2,3 ans. La prévalence de la consommation de substances psychoactives au cours de la vie était de 47 %. La cigarette était la substance la plus consommée (22,3 %), suivi de la chicha (19,1 %) et de l’alcool (17,9 %). Les facteurs associés à la consommation de substances psychoactives étaient le sexe masculin (ORa=2,2 ; IC95 %=1,3-3,8), la présence d’amis consommateurs de drogues (ORa=3,9 ; IC95 %=1,7-8,8) et l’absentéisme scolaire (ORa=2,9 ; IC95 %=1,4-5,9). Les résultats ont en partie soutenu nos hypothèses et suggèrent la nécessité d’effectuer des recherches à l’échelle nationale en employant des schémas d’études longitudinales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".