Self-reports of prescription opioid abuse and diversion among recreational opioid users in a Canadian and a United States city
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore behaviors related to prescription opioid abuse and diversion in individuals who self-reported past recreational (nonmedical) opioid use. DESIGN: A questionnaire was developed and included in two abuse potential clinical studies conducted in Canada (Toronto, ON, August 2010 to January, 2011) and the United States (Salt Lake City, UT, February-May 2011). PARTICIPANTS: Recreational opioid users. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Self-reported behaviors related to prescription opioid abuse and diversion. RESULTS: The questionnaire was completed by 174 participants in the Canadian study and 80 participants in the US study. Most participants reported that they used prescription opioids for nonmedical purposes a few times a month. Most had taken their first prescription opioid between the ages of 12 and 24 years and the two most common reasons were to treat pain or to feel high/stoned. When asked about specific opioids taken for nonmedical purposes in the past year, oxycodone, acetaminophen with codeine, and morphine were commonly used by both cohorts, whereas hydrocodone use was substantially greater in the US cohort versus the Canadian cohort. Participants reported various tampering methods and routes of administration, with swallowed whole, crushed and snorted, and chewed/crushed and swallowed as the most prevalent. Most participants indicated taking other drugs with prescription opioids to get high, most commonly marijuana and alcohol. The most common sources for obtaining prescription opioids were family/friends. CONCLUSIONS: Two cohorts of recreational opioid users from Canada and the United States reported similar experiences with various prescription opioids and indicated a predominance of diversion from family/friends.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».