Prescription Tranquilizer/Sedative Misuse Motives Across the US Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Roughly 6.5 million US residents engaged in prescription tranquilizer/sedative (eg, benzodiazepines, Z-drugs) misuse in 2018, but tranquilizer/sedative misuse motives are understudied, with a need for nationally representative data and examinations of motives by age group. Our aims were to establish tranquilizer/sedative misuse motives and correlates of motives by age cohort, and whether motive-age cohort interactions existed by correlate. METHODS: Data were from the 2015 to 2018 US National Survey on Drug Use and Health, with 223,520 total respondents (51.5% female); 6580 noted past-year prescription tranquilizer/sedative misuse motives (2.4% overall, 50.3% female). Correlates included substance use (eg, opioid misuse), mental (eg, suicidal ideation) and physical health variables (e.g., inpatient hospitalization). Design-based, weighted cross-tabulations and logistic regression analyses were used, including analyses of age cohort-motive interactions for each correlate. RESULTS: Prescription tranquilizer/sedative misuse motives varied by age group, with the highest rates of self-treatment only motives (ie, sleep and/or relax) in those 65 and older (82.7%), and the highest rates of any recreational motives in adolescents (12-17 years; 67.5%). Any tranquilizer/sedative misuse was associated with elevated odds of substance use, mental health, and physical health correlates, but recreational misuse was associated with the highest odds. Age-based interactions suggested stronger relationships between tranquilizer/sedative misuse and mental health in adults 50 and older. CONCLUSIONS: Any tranquilizer/sedative misuse signals a need for substance use and mental health screening, with intervention needs most acute in those with any recreational motives. Older adult tranquilizer/sedative misuse may be more driven by undertreated insomnia and anxiety/psychopathology than in younger groups.
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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 ».