Misuse of Prescription Opioid Medication among Women: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background. National data from Canada and the United States identify women to be at greater risk than men for the misuse of prescription opioid medications. Various sex- and gender-based factors and patient and physician practices may affect women's use and misuse of prescription opioid drugs. Objectives. To explore the particular risks, issues, and treatment considerations for prescription opioid misuse among women who experience chronic noncancer pain and trauma. Methods. A scoping review for articles published between January 1990 and May 2014 was conducted on sex- and gender-based risks and treatment considerations among women who experience chronic noncancer pain and trauma. Results. A total of 57 articles were identified. The present narrative review summarizes the specific risks for the misuse of prescription opioid medication among women who have experienced violence and trauma, Aboriginal women, adolescents and young women, older women, pregnant women, women of a sexual minority, and transwomen. Discussion. The majority of the literature is descriptive, with few studies that evaluate approaches and interventions to respond to the issue of chronic pain, trauma, and misuse of prescription opioids among women, particularly vulnerable subgroups of women. Conclusions. Trauma-informed and women-centred approaches that address women's vulnerabilities and complex needs require further attention.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».