Prevalence and key covariates of non‐medical prescription opioid use among the general secondary student and adult populations in <scp>O</scp>ntario, <scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: To assess the prevalence and key covariates of non-medical prescription opioid use (NMPOU) in two representative surveys of adults (Centre for Addiction and Mental Health Monitor, CM) and secondary-school students (Ontario Student Drug Use and Health Survey, OSDUHS). DESIGN AND METHODS: Data from the 2010 and 2011 cycles (n = 4023) of CM--a stratified, multi-stage, random-digit-dialling telephone survey of adults (18 years and older)--and the 2011 cycle of OSDUHS (n = 3266)--a self-administered written questionnaire-based survey of grade 7-12 public system students--were used. Besides NMPOU prevalence, associations were assessed by univariate and multi-step multivariate (logistic regression) analyses. NMPOU and key socioeconomic (i.e. sex, age, Aboriginal ethnicity, household location, income, subjective social status), health indicators (physical health status, psychological distress, suicidal ideation), drug use (cigarette smoking, binge drinking, cannabis use, other drug use) were measured. RESULTS: NMPOU (past year) prevalence was 15.5% in students and 5.9% in adults. Various univariate associations with social, health and drug use factors were found in both populations, with differences by sex. Based on multivariate analyses, other drug use (male students) and rural residence, subjective social status, other drug use and suicidal ideation (female students); marital status and cannabis use (male adults) and binge drinking (female adults) were independently associated with NMPOU in the respective study populations. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: NMPOU was high in adults and especially students. Independent predictors of NMPOU were largely inconsistent by sex. Notably, NMPOU is widely distributed across socio-demographic and -economic strata, and thus requires broad-based interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».