Routes of Administration of Illicit Drugs among Young Swiss Men: Their Prevalence and Associated Socio-Demographic Characteristics and Adverse Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of different routes of administration (ROAs) of illicit drugs other than cannabis was examined in young Swiss men, in addition to the association between socio-demographics and adverse outcomes and particular ROAs. Our sample consisted of 754 men (mean age = 25.4 ± 1.2 years) who participated in the Cohort Study on Substance Use Risk Factors and reported using any of 18 illicit drugs over the last 12 months. Prevalence estimates were calculated for oral use, nasal use, smoking, injecting, and other ROAs. Associations between ROAs and socio-demographics and adverse outcomes (i.e., alcohol use disorder (AUD), suicidal ideations, and health and social consequences) were calculated for using single versus multiple ROAs. The most prevalent ROA was oral use (71.8%), followed by nasal use (59.2%), smoking (22.1%), injecting (1.1%), and other ROAs (1.7%). Subjects' education, financial autonomy, and civil status were associated with specific ROAs. Smoking was associated with suicidal ideations and adverse health consequences and multiple ROAs with AUD, suicidal ideations, and health and social consequences. The most problematic pattern of drug use among young adults appears to be using multiple ROAs, followed by smoking. Strategies to prevent and reduce the use of such practices are needed to avoid adverse outcomes at this young age.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».