Purple Drank, Sizurp, and Lean: Hip-Hop Music and Codeine Use, A Call to Action for Public Health Educators
Notice bibliographique
Résumé
The opioid epidemic continues to create various public health challenges in the United States. Non-medical use of opioids is increasing at alarming rates and has been glamorized through popular media including television, movies, and music. One particular area of concern is the promotion in hip-hop music of the use of codeine mixed with promethazine, also known as “lean.” In recent years, this drug combination has proven to be lethal with many hip-hop artists dying from overdoses involving lean while others have suffered from adverse health consequences such as seizures. Because the hip-hop music audience is primarily comprised of youth who often represent vulnerable and social disadvantaged populations, it is imperative to develop interventions that counteract the negative influence of such songs. The purpose of this study is to review the lyrics of popular hip-hop songs that mention lean and determine common themes within these songs that can be used to guide future interventions. To identify these themes, the lyrics of 40 hip-hop songs were evaluated by four independent coders. 8 themes emerged and the frequency in which these themes appeared in the song lyrics was calculated. These themes are the use of lean with another drug (37.5%), the general mention of lean without a connection to a behavior, activity, emotion, or another substance (27.5%), the use of lean during sexual activity (15%), the use of lean with soda (12.5%), the use of lean to help with sleep (5%), the use of lean as an alternative to alcohol (5%), the use of lean while driving (5%), and the use of lean for mental distress (5%). These results demonstrate that there are various aspects of lean use that require further investigation. Furthermore, these results serve as a call to action for public health practitioners to create culturally tailored interventions to address this issue.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».