Prescription Drug Misuse Among Antisocial Youths
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the prevalence and correlates of nonmedical prescription drug misuse (PDM) in a state population of youths in residential care for antisocial behavior. METHOD: Interviews assessing substance use, psychiatric symptoms, antisocial traits/behavior, and traumatic life experiences were conducted with 723 Missouri youths. Participants were predominantly male (87.0%), averaged 15.5 (SD = 1.2) years of age, and constituted 97.7% of the service population sampled. RESULTS: Overall, 314 youths (43.4%) reported lifetime PDM; 33.7%, 32.0%, and 11.2% had misused prescription opioids, tranquilizers, and barbiturates, respectively. Prescription drug misusers were significantly older, and larger proportions were girls, were White, and resided in small towns, compared with non-prescription drug misusers. Prescription drug misusers evidenced significantly more varied, frequent, and problematic psychoactive drug use; evidenced higher levels of distressing psychiatric symptoms; and were nearly twice as likely to have been diagnosed with a psychiatric disorder, compared with non-prescription drug misusers. Traumatic life events, experiences of criminal victimization, and suicidal ideation were significantly more prevalent in the histories of prescription drug misusers, compared with non-prescription drug misusers. In multiple logistic regression models, older age; White racial status; prior inhalant, marijuana, and LSD (lysergic acid diethylamide) use; residence in a small town; and impulsivity were associated with increased risk for PDM. CONCLUSIONS: Adolescents in residential care for antisocial behavior have high rates of PDM, as well as comorbid psychiatric and behavioral problems. Youths served in institutional settings should be routinely screened and treated for PDM and co-occurring disorders.
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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 | 0,000 |
| 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 ».