Factors associated with crack-cocaine early initiation: a Brazilian multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Crack-cocaine dependence is a serious public health issue, related to several psychiatric and psychosocial problems. Crack-cocaine users are usually embedded in a context of great social vulnerability, often associated with violence, poverty, family conflict and easy and early access to alcohol, tobacco and other drugs. METHODS: This cross-sectional study enrolled a consecutive sample of 577 patients admitted to 20 therapeutic communities located in Southern Brazil, between September 2012 and September 2013. A structured interview assessed life-time exposure to risk and protective factors for drug use, such as parental monitoring in childhood, deviant behaviors and peer pressure. RESULTS: Presence of family conflict (p = 0.002), maltreatment (p = 0.016), and deviant behavior prior to age 15 in a bivariate analysis predicted an earlier age of crack-cocaine initiation, whereas adolescents experiencing parental monitoring during adolescence started use later (p < 0.001). In the multivariate model, perceptions related to ease of access of illicit drugs (marijuana: p = 0.028, 95% CI = - 3.81, - 0.22; crack-cocaine: p < 0.001, 95% CI = - 7.40, - 4.90), and deviant behavior (threatening someone with a gun: p = 0.028, 95% CI = - 2.57, - 0.14) remained independent predictors of early age of crack-cocaine initiation. CONCLUSIONS: Early onset of crack-cocaine use seems to be associated with exposure to family conflict, easy access to drugs and deviant behavior. Treatment and preventive programs should take these factors into account when designing and implementing community interventions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».