Prescription Medication Use among an Aboriginal Population Accessing Addiction Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Inappropriate prescription medication use can have significant consequences. Although it is suspected that Aboriginal populations within Canada have high rates of inappropriate use, published information is lacking. To better understand this issue, we studied an Aboriginal population seeking addiction treatment. METHODS: We surveyed Aboriginal clients who accessed addiction treatment in Calgary, Alberta, for prescription medication use in the previous year, frequency of medication use, and medication source(s), if inappropriately used. RESULTS: Sixty-nine percent of the clients completed the survey (n = 144). Most respondents were aged 31 to 50 years (56%), and 52% were male. Of the respondents, 48% reported that they used prescription medication inappropriately, 8% indicated appropriate use, and the rest indicated no medication use. Sedatives or relaxants were most frequently used inappropriately. Among those who inappropriately used medication, 47% used medication more than 10 times in the previous year. Common sources for those who used medication inappropriately included medication given by a friend or a stranger (52%), medication bought on the street (45%), and medication prescribed by a physician (41%). Age greater than or equal to 30 years was associated with inappropriate use. Sex, residence, and Aboriginal status were not found to be associated with inappropriate use. CONCLUSION: Inappropriate prescription medication use was a significant problem among an Aboriginal population that sought addiction treatment, and many of these individuals accessed medication from a prescribing physician.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».