The prevalence and treatment utilization of substance use disorders among Muslims in the United States: A national epidemiological survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Research on substance use disorder (SUD) among Muslims in the United States (US) is limited. There are several unique factors, including denial and stigma, that make this population at risk of SUD. This study explored the prevalence, treatment utilization, and impact of SUD among Muslims in the US compared with a matched control group from general respondents. METHODS: Data from 372 self-identified Muslims were obtained from the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions III. A matched non-Muslim control group (N = 744) were selected based on demographics and other SUD-related clinical variables. The impact of SUD was assessed using the 12-Item Short Form Health Survey (SF-12). RESULTS: Among the 372 Muslims, 53 (10.85%) had lifetime alcohol/drug use disorder, while 75 (18.42%) had lifetime tobacco use disorder (TUD). With statistical significance, alcohol use disorder (AUD) was lower while TUD was higher in the Muslim group than in the control group. The rates of all other substances were not statistically different between the Muslim and control groups. The Muslim group have higher help-seeking and a lower mean score on the SF-12 emotional scale than the control group. CONCLUSION AND SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Muslim Americans have higher prevalence of TUD, lower prevalence of AUD, and similar prevalence of other SUD compared to the public. Affected individuals have poor emotional functioning which may be exacerbated by the impact of stigma. This is the first study to estimate prevalence of variety of SUD in American Muslims from a national representative sample.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».