Prescription Drug Abuse and Diversion Among Adolescents in a Southeast Michigan School District
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence of medical use of 4 classes of prescription medications relative to nonmedical use (illicit use), to examine the relative rates among the 4 drug classes, and to assess whether gender differences exist in the trading, selling, loaning, or giving away of medications. DESIGN: A Web-based survey was administered to 7th- to 12th-grade students residing in 1 ethnically diverse school district; a 68% response rate was achieved. SETTING: During a 3-week period in May 2005, teachers brought students to their schools' computing center where students took the survey using a unique personal identification number to sign on to the survey. PARTICIPANTS: There were 1086 secondary students, including 586 girls, 498 boys, 484 black students, and 565 white students. MAIN OUTCOME MEASURES: Students were asked about their medical and nonmedical use of sleeping, sedative or anxiety, stimulant, and pain medications. Diversion of prescription medication was assessed by determining who asked the student to divert his or her prescription and who received it. RESULTS: Thirty-six percent of students reported having a recent prescription for 1 of the 4 drug classes. A higher percentage of girls reported giving away their medications than boys (27.5% vs 17.4%, respectively; chi(2)(1) = 6.7; P = .01); girls were significantly more likely than boys to divert to female friends (64.0% vs 21.2%, respectively; chi(2)(1) = 17.5; P<.001) whereas boys were more likely than girls to divert to male friends (45.5% vs 25.6%, respectively; chi(2)(1) = 4.4; P = .04). Ten percent diverted their drugs to parents. CONCLUSION: Physicians should discuss the proper use of prescription medications with their patients and their patients' families.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».