Where Is the Opioid Use Epidemic in Mexico? A Cautionary Tale for Policymakers South of the US–Mexico Border
Notice bibliographique
Résumé
In North America, opioid use and its harms have increased in the United States and Canada over the past 2 decades. However, Mexico has yet to document patterns suggesting a higher level of opioid use or attendant harms.Historically, Mexico has been a country with low-level use of opioids, although heroin use has been documented. Low-level opioid use is likely attributable to structural, cultural, and individual factors. However, a range of dynamic factors may be converging to increase the use of opioids: legislative changes to opioid prescribing, national health insurance coverage of opioids, pressure from the pharmaceutical industry, changing demographics and disease burden, forced migration and its trauma, and an increase in the production and trafficking of heroin. In addition, harm-reduction services are scarce.Mexico may transition from a country of low opioid use to high opioid use but has the opportunity to respond effectively through a combination of targeted public health surveillance of high-risk groups, preparation of appropriate infrastructure to support evidence-based treatment, and interventions and policies to avoid a widespread opioid use epidemic.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».