The relationship between <scp>US</scp> heroin market dynamics and heroin‐related overdose, 1992–2008
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Heroin-related overdose is linked to polydrug use, changes in physiological tolerance and social factors. Individual risk can also be influenced by the structural risk environment including the illicit drug market. We hypothesized that components of the US illicit drug market, specifically heroin source/type, price and purity, will have independent effects on the number of heroin-related overdose hospital admissions. METHODS: Yearly, from 1992 to 2008, Metropolitan Statistical Area (MSA) price and purity series were estimated from the US Drug Enforcement Administration data. Yearly heroin overdose hospitalizations were constructed from the Nationwide Inpatient Sample. Socio-demographic variables were constructed using several databases. Negative binomial models were used to estimate the effect of price, purity and source region of heroin on yearly hospital counts of heroin overdoses controlling for poverty, unemployment, crime, MSA socio-demographic characteristics and population size. RESULTS: Purity was not associated with heroin overdose, but each $100 decrease in the price per pure gram of heroin resulted in a 2.9% [95% confidence interval (CI) = 4.8%, 1.0%] increase in the number of heroin overdose hospitalizations (P = 0.003). Each 10% increase in the market share of Colombian-sourced heroin was associated with a 4.1% (95% CI = 1.7%, 6.6%) increase in number of overdoses reported in hospitals (P = 0.001) independent of heroin quality. CONCLUSIONS: Decreases in the price of pure heroin in the United States are associated with increased heroin-related overdose hospital admissions. Increases in market concentration of Colombian-source/type heroin is also associated with an increase in heroin-related overdose hospital admissions. Increases in US heroin-related overdose admissions appear to be related to structural changes in the US heroin market.
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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) | 0,000 | 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 ».