Preexisting mental health disorders and risk of opioid use disorder in young people: A case‐control study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Opioid use disorder (OUD) is a leading cause of preventable mortality amongst young people worldwide. Early identification and intervention of modifiable risk factors may reduce future OUD risk. The aim of this study was to explore whether the onset of OUD is associated with preexisting mental health conditions such as anxiety and depressive disorders in young people. METHODS: A retrospective, population-based case-control study was conducted from 31 March 2018 until 01 January 2002. Provincial administrative health data were collected from Alberta, Canada. CASES: Individuals 18-25 years on 01 April 2018, with a previous record of OUD. CONTROLS: Individuals without OUD were matched to cases, on age/sex/index date. Conditional logistic regression analysis was used to control for additional covariates (e.g., alcohol-related disorders, psychotropic medications, opioid analgesics, and social/material deprivation). RESULTS: We identified N = 1848 cases and N = 7392 matched controls. After adjustment, OUD was associated with the following preexisting mental health conditions: Anxiety disorders, aOR = 2.53 (95% CI = 2.16-2.96); depressive disorders, aOR = 2.20 (95% CI = 1.80-2.70); alcohol-related disorders, aOR = 6.08 (95% CI, 4.86-7.61); anxiety and depressive disorders, aOR = 1.94 (95% CI = 1.56-2.40); anxiety and alcohol-related disorders, aOR = 5.22 (95% CI = 4.03-6.77); depressive and alcohol-related disorders, aOR = 6.47 (95% CI = 4.73-8.84); anxiety, depressive and alcohol-related disorders, aOR = 6.09 (95% CI = 4.41-8.42). DISCUSSION: Preexisting mental health conditions such as anxiety and depressive disorders are risk factors for future OUD in young people. Preexisting alcohol-related disorders showed the strongest association with future OUD and demonstrated an additive risk when concurrent with anxiety/depression. As not all plausible risk factors could be examined, more research is still needed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».