Race, Adolescent Socioeconomic Status, and Lifetime Non-Medical Use of Prescription Painkillers: Evidence from the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health
Notice bibliographique
Résumé
The misuse of prescription painkillers is a major contributor to the ongoing drug overdose epidemic. This study investigated variability in non-medical use of prescription painkillers (NMUPP) by race and early-life socioeconomic status (SES) in a sample now at increased risk for opioid overdose. Data from two waves of the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health (n = 11,602) were used to calculate prevalence of reported NMUPP by Wave 4 (2008; mean age 28), and to assess variation by race and by equivalized household family income at Wave 1 (1994/5). Predicted values for prevalence of NMUPP were modelled, adjusting for age, sex, parental education, and region. Race and SES in adolescence were associated with later reported NMUPP. A gradient was seen in prevalence by SES (adjusted: family income quartile 1 = 13.3%; quartile 2 = 13.8%; quartile 3 = 14.8%; quartile 4 = 16.0%; trend p-value = 0.007). Prevalence was higher among males. Racial/ethnic differences in prevalence were seen (non-Hispanic white (NHW) = 18.5%; non-Hispanic black (NHB) = 5.8%; Hispanic = 10.5%; Other = 10.0%). SES differences were less pronounced upon stratification, with trend tests significant only among females (p = 0.004), and marginally significant among Hispanic males (p = 0.06). Early-life SES was associated with reported lifetime NMUPP: the higher the family income in adolescence, the greater the likelihood of NMUPP by young adulthood. Variations in NMUPP by income paled in comparison with racial/ethnic differences. Results point to a possible long-enduring association between SES and NMUPP, and a need to examine underlying mechanisms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».