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Enregistrement W2024799504 · doi:10.1037/1064-1297.13.4.303

Patterns of opioid and cocaine co-use: A descriptive study in a Canadian sample of untreated opioid-dependent individuals.

2005· article· en· W2024799504 sur OpenAlexaffabout
Francesco Leri, Jane Stewart, Benedikt Fischer, Rehm Jürgen, David C. Marsh, Suzanne Brissette, Julie Bruneau, Nady el‐Guebaly, Lina Noël, Mark Tyndall, T. Cameron Wild

Notice bibliographique

RevueExperimental and Clinical Psychopharmacology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecFoothills Medical CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of TorontoConcordia UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioidMedicineCocaine useHeroinMorphineAnesthesiaPsychiatryDrugInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined prevalence and patterns of co-use of opioids and cocaine in regular users of illicit opioids (N = 729) recruited from 5 Canadian cities. Fifty-seven percent (n = 417) reported having used both opioids and cocaine in the month and week preceding the interview; of these, 73% (n = 304) were able to identify a typical pattern of daily co-use. In a typical day, injectors of opioids and cocaine (n = 119) and injectors of opioids who inhaled cocaine (n = 111) showed stable opioid use but variable cocaine use, which peaked at 21 hr. Overall, 30% of the individuals used both drugs exclusively in a sequential fashion, 35% reported taking opioids and cocaine within the same hour, and 35% reported taking them together at the same time or mixing them. These findings indicate that different individuals display different patterns of opioids and cocaine co-use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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