Risk for Ecstasy Use Disorder and Other Substance Use Among International Users of Recreational Ecstasy/Molly/MDMA
Notice bibliographique
Résumé
Ecstasy/Molly/MDMA is a widely used substance often taken in combination with other drugs in different contexts. The current study assessed ecstasy use patterns, concurrent substance use and the context of ecstasy use among an international sample of adults (N = 1,732). Participants were 87% white, 81% male, 42% college educated, 72% employed, with a mean age of 25.7 (SD = 8.3). Using the modified UNCOPE, risk for ecstasy use disorder was 22% overall, and significantly higher among younger individuals and those with greater frequency and quantity of use. Participants reporting risky ecstasy use endorsed significantly higher use of alcohol, nicotine/tobacco, cannabis, cocaine, amphetamine, benzodiazepines, and ketamine compared to those at lower risk. Great Britain (aOR = 1.86; 95% CI [1.24, 2.81]) and Nordic countries (aOR = 1.97; 95% CI [1.11, 3.47]) were approximately 2 times more likely to exhibit risk for ecstasy use disorder than the United States, Canada, Germany, and Australia/New Zealand. Taking ecstasy at home emerged as a common setting followed by electronic dance music events and music festivals. The UNCOPE may be a useful clinical tool for detecting problematic ecstasy use. Harm reduction interventions for ecstasy should target young people, substance co-administration, and context of use.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».