Non‐medical use of prescription opioids and prescription opioid‐related harms: why so markedly higher in <scp>N</scp>orth <scp>A</scp>merica compared to the rest of the world?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This paper aims to identify possible system-level factors contributing to the marked differences in the levels of non-medical prescription opioid use (NMPOU) and prescription opioid (PO)-related harms in North America (i.e. the United States and Canada) compared to other global regions. METHODS: Scientific literature and information related to relevant areas of health systems, policy and practice were reviewed and integrated. RESULTS: We identified several but different factors contributing to the observed differences. First, North American health-care systems consume substantially more Pos-even when compared to other high-income countries-than any other global region, with dispensing levels associated strongly with levels of NMPOU and PO-related harms. Secondly, North American health-care systems, compared to other systems, appear to have lesser regulatory access restrictions for, and rely more upon, community-based dispensing mechanisms of POs, facilitating higher dissemination level and availability (e.g. through diversion) of POs implicated in NMPOU and harms. Thirdly, we note that the generally high levels of psychotrophic drug use, dynamics of medical-professional culture (including patient expectations for 'effective treatment'), as well as the more pronounced 'for-profit' orientation of key elements of health care (including pharmaceutical advertising), may have boosted the PO-related problems observed in North America. CONCLUSIONS: Differences in the organization of health systems, prescription practices, dispensing and medical cultures and patient expectations appear to contribute to the observed inter-regional differences in non-medical prescription opioid use and prescription opioid-related harms, although consistent evidence and causal analyses are limited. Further comparative examination of these and other potential drivers is needed, and also for evidence-based intervention and policy development.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».