Age-specific disparities in fatal drug overdoses highest among older black adults and American Indian/Alaska native individuals of all ages in the United States, 2015-2020
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing disparities within and between racial/ethnic groups in overdose deaths underscore the need to identify drivers and patterns to optimize overdose prevention strategies. We assess age-specific mortality rates (ASMR) in drug overdose deaths by race/ethnicity in 2015-2019 and 2020. METHODS: Data were from the CDC Wonder, and included information for N = 411,451 deceased individuals in the United States (2015-2020) with a drug overdose-attributed cause of death (ICD-10 codes: X40-X44, X60-X64, X85, Y10-Y14). We compiled overdose death counts by age, race/ethnicity, and population estimates to derive ASMRs, mortality rate ratios (MRR), and cohort effects. RESULTS: The ASMRs for Non-Hispanic Black adults (2015-2019) followed a different pattern than other racial/ethnic groups-low ASMRs among young individuals and peaking between 55-64 years-a pattern exacerbated in 2020. Younger Non-Hispanic Black individuals had lower MRRs than young Non-Hispanic White individuals, yet, older Non-Hispanic Black adults had much higher MRRs than older Non-Hispanic White adults (45-54yrs:126%, 55-64yrs:197%; 65-74yrs:314%; 75-84:148%) in 2020. American Indian/Alaska Native adults had higher MRRs than Non-Hispanic White adults in death counts compiled from pre-pandemic years (2015-2019); however, MRRs increased in 2020 (15-24yrs:134%, 25-34yrs:132%, 35-44yrs:124%, 45-54yrs:134%, 55-64yrs:118%). Cohort analyses suggested a bimodal distribution of increasing fatal overdose rates among Non-Hispanic Black individuals aged 15-24 and 65-74. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Overdose fatalities unprecedently impact older Non-Hispanic Black adults and American Indian/Alaska Native populations of all ages, deviating from the pattern found for Non-Hispanic White individuals. Findings highlight the need for targeted naloxone and low-threshold buprenorphine programs to reduce racial disparities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».