Characterization of Bodily Pain and Use of Both Prescription and Non-Prescription Opioids in Tenants of Precarious Housing
Notice bibliographique
Résumé
Background opioid use, which includes both prescribed and non-prescribed drugs, is relatively common amongst marginalized populations. Past research has shown that among those who use non-prescribed or diverted opioids recreationally, many were first exposed to the drug as prescribed pain medication. Objective: to better understand the relationship between pain and opioid use in tenants of precarious housing. Methods: in the present study, 440 individuals from a cohort living in homeless or precariously housed conditions in a neighborhood with high rates of poverty and drug use were interviewed for their bodily pain and opioid use. We examined the relationship between bodily pain levels, assessed using the Maudsley Addiction Profile questionnaire, and prescribed, non-prescribed and combined self-reported opioid use in the prior 28 days assessed using the Timeline Followback and Doctor-Prescribed Medication Timeline Followback questionnaires. Results: Analysis of the results indicated that sex (female), age (younger) and early exposure to opioids (≤ age 18) predicted current opioid use, but there was no association between current bodily pain levels and opioid use. Conclusions: these unexpected findings indicate the complex nature of the relationship between pain and opioid use in this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».