Moderators for the Relationship between Post-Traumatic Stress Disorder and Opioid Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a common risk factor for opioid use disorder (OUD). However, not all individuals with PTSD develop OUD when exposed to opioids. As the underlying moderators remain unexplored, this analysis aimed to determine if non-traumatic adverse experiences and stressors prior to the age of 18 moderate the relationship between PTSD and OUD. Methods: In a matched dataset (n = 830) of individuals with or without PTSD who reported lifetime use of opioids, the following non-traumatic adverse experiences and stressors were assessed: emotional abuse, emotional neglect and physical neglect, parents’ adverse experiences, and number of days jailed before the age of 18. Using the PROCESS macro in SAS for each factor, the conditional effects were estimated through simple slopes. Moderation was inferred through significant interaction effects. Results: The matched data were similar on age, gender, ethnicity, education, being born in the US, living with, or losing biological parents before age 18, and family history of depression, anxiety, and substance use disorder. Significantly more individuals in the preexisting PTSD group had preexisting psychiatric disorders, and preexisting substance use and schizotypal personality disorder. Childhood emotional abuse and neglect and physical neglect (effect: 0.03; 95%CI: 0.001−0.056; p = .039), and more than one event of adversity experienced by parents (effect: 0.34; 95%CI: 0.07−0.61; p = .013) significantly interacted with PTSD to lead to OUD. Conclusion: The conditional effect of PTSD on the development of OUD after exposure to opioids was dependent on the frequency and severity of childhood non-traumatic adverse experiences. To identify individuals with PTSD who are at a high risk of developing OUD, programs may focus on non-traumatic adverse childhood experiences that are not commonly explored. Future steps may include focusing on educational schemes to mitigate this higher risk of developing OUD in at-risk individuals, for example, by discussing the risks when prescribing opioids.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».