Seeking order in patterns of polysubstance use
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review provides an overview of recent developments in understanding polysubstance use patterns across the lifespan, and advances made in the prevention and treatment of harm arising from polysubstance use. RECENT FINDINGS: A comprehensive understanding of the patterns of polysubstance use is hampered by heterogeneity across study methods and types of drugs measured. Use of statistical techniques such as latent class analysis has aided in overcoming this limitation, identifying common patterns or classes of polysubstance use. These typically include, with decreasing prevalence, (1) Alcohol use only; (2) Alcohol and Tobacco; (3) Alcohol, Tobacco, and Cannabis; and finally (4) a low prevalence, Extended Range cluster that includes other illicit drugs, New Psychoactive Substances (NPS), and nonmedical prescription medications. SUMMARY: Across studies, there are commonalities present in clusters of substances used. Future work that integrates novel measures of polysubstance use and leverages advances in drug monitoring, statistical analysis and neuroimaging will improve our understanding of how and why drugs are combined, and more rapidly identify emerging trends in multiple substance use. Polysubstance use is prevalent but there is a paucity of research exploring effective treatments and interventions.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».