Climate change and substance use disorders – do we understand the risks?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Climate change is increasing the frequency and intensity of severe heatwaves, storms, floods, droughts, and wildfires. These events cause widespread economic and social disruption and are undermining population health worldwide. Despite a growing literature on how climate change threatens mental health, its influence on harmful substance use has not been systematically addressed. Objectives We propose an explanatory framework explicating the plausible links between climate change-related stressors and an increase in harmful substance use. Methods We critically review and synthesise literature documenting the pathways, processes and mechanisms linking climate change to increased substance use vulnerability. Results Several plausible pathways link climate change to increased risk of harmful substance use worldwide. These include: (1) anxiety about the impacts of unchecked climate change, (2) destabilisation of psychosocial and economic support systems, (3) increasing rates of mental disorders, and (4) increased physical health burden. Children may face disproportionate risk due to their vulnerability to both mental disorders and substance use, particularly during adolescence. We argue that a developmental life-course perspective situated within a broader ‘systems thinking’ approach provides a coherent framework for understanding how climate change is aggravating the multiple, persistent, interacting risks that influence harmful substance use pathways. Conclusions Climate change is already undermining health and wellbeing of global populations. By inference, it is also aggravating pathway to harmful substance use. This is a critical psychosocial problem for individuals and communities alike. Conceptual and methodological work is urgently needed so that effective adaptive and preventive action can be taken. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».