The Misuse of Prescription Opioids: A Threat for Europe?
Notice bibliographique
Résumé
In the the past two decades the medical use of prescription opioids (POs), in particular oxycodone, increased up to 14-fold in the U.S. and Canada. The high consumption of these pain relievers also led to non-medical use and abuse of these substances which in turn resulted in a dramatic increase in the number of PO related fatalities and opioid dependent subjects. In the U.S. POs became the second most prevalent type of abused drug (4.5 million abusers; 1.7% of the population) after marijuana (8 million abusers) with currently 1.9 million (0.7% of the population) people dependent on opioid pain relievers. Pain relief was the leading motive for non-medical use in about 40% of the cases, but about half of non-medical PO users reported non-pain relief motives only, like to get high or to relax. Since 2011, there is a decline in the use and misuse of POs and reduction in painkiller overdose deaths in the U.S. probably due to the introduction of a variety of restrictive regulations. In Europe, the medical use of POs is increasing as well, but at a much slower rate than in the U.S. Moreover, in Europe non-medical use of POs and fatal PO incidents are (still) rare. The paper highlights and discusses the differences between Europe versus U.S. and Canada in an attempt to assess the risk of a PO abuse and overdose epidemic in Europe. It is concluded that the risk in Europe seems to be rather limited but vigilance is needed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».