A Longitudinal Study of Risk Factors for Incident Drug Use in Adults: Findings from a Representative Sample of the US Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine baseline mental disorders and other correlates among people who have not previously used drugs as potential risk factors for incident drug use at 3-years' follow-up. METHOD: Data came from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (commonly referred to as the NESARC) Wave 2 (2004 to 2005; n = 34 653), a longitudinal nationally representative survey of mental illness in community-dwelling adults. The study group consisted of people who reported no history of any illicit drug use or prescription drug misuse at Wave 1 (2001 to 2002). Logistic regression analyses were used to compare people with first-episode drug use at Wave 2 (n = 1145) to those who remained abstinent (n = 25 790) across various Wave 1 correlates, including sociodemographic factors, mental disorders (including alcohol use disorders and nicotine dependence), childhood adversity, and family history of substance use disorders. RESULTS: All measures of childhood adversity were associated with an increased risk of incident drug use, as were alcohol or drug problems in first-degree relatives. In models adjusted for childhood adversity and a family history of addiction, a pre-existing mood disorder (AOR 1.31; 95% CI 1.04 to 1.64), personality disorder (AOR 1.82; 95% CI 1.50 to 2.20), previous nicotine dependence (AOR 1.41; 95% CI 1.09 to 1.83), and alcohol abuse or dependence (AOR 1.96; 95% CI 1.48 to 2.60) were independently associated with new-onset drug use at follow-up. CONCLUSIONS: Specific mental disorders independently increase the risk of progression to incident drug use among people who were previously abstinent. Early-life adversities and addiction in family members accounts for some, but not all, of this observed relation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».