Knowledge and Use of Novel Psychoactive Substances in an Italian Sample with Substance Use Disorders
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine prevalence and frequency of use of novel psychoactive substances (NPS) and to identify the factors associated with NPS use in an Italian sample of patients diagnosed with substance use disorder (SUD). Prevalence and correlates of NPS knowledge and use were assessed in 185 patients with SUD in three addiction services (Padova, Belluno, Feltre) in the Veneto region with an ad-hoc designed survey. Two thirds of the samples reported knowing NPS and one third reported using them. NPS were considered by them less dangerous than “regular” substances of abuse (t = 6.06 mean 0.78, p < 0.001). Factors associated with NPS use were youth (OR = 4.81; p < 0.001), studentship (OR = 4.99; p = 0.004), subsequent mental disorders diagnosis (OR = 2.49; p = 0.027), suicide attempt history (OR = 11.67; p < 0.001), home detention (OR = 2.30; p = 0.040), residential care (OR = 5.66; p = 0.002), and polysubstance abuse (t = 8.99 mean 2.65 p < 0.001). NPS use in patients with SUD is highly prevalent, particularly in the youngest age group, and associated with psychiatric comorbidity and worse prognosis. It is crucial to systematically assess NPS use and inform addiction service users with SUD of the toxic and potentially lethal side effects. Mental healthcare professionals working in addiction services should receive education and training. Cohort and longitudinal studies are needed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».