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Enregistrement W4386834236 · doi:10.2196/45021

Internet-Based Inquiries From Users With the Intention to Overdose With Over-the-Counter Drugs: Qualitative Analysis of Yahoo! Chiebukuro

2023· article· en· W4386834236 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacy and Medical Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisAddictionOver-the-counterMedicineInternet privacySubstance abuseDrugPsychiatryQualitative researchPharmacologyMedical prescriptionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public concern with regard to over-the-counter (OTC) drug abuse is growing rapidly across countries. OTC drug abuse has serious effects on the mind and body, such as poisoning symptoms, and often requires specialized treatments. In contrast, there is concern about people who potentially abuse OTC drugs whose symptoms are not serious enough to consult medical institutions or drug addiction rehabilitation centers yet are at high risk of becoming drug dependent in the future. OBJECTIVE: Consumer-generated media (CGM), which allows users to disseminate information, is being used by people who abuse (and those who are trying to abuse) OTC drugs to obtain information about OTC drug abuse. This study aims to analyze the content of CGM to explore the questions of people who potentially abuse OTC drugs. METHODS: The subject of this research was Yahoo! Chiebukuro, the largest question and answer website in Japan. A search was performed using the names of drugs commonly used in OTC drug abuse and the keywords overdose and OD, and the number of questions posted on the content of OTC drug abuse was counted. Furthermore, a thematic analysis was conducted by extracting text data on the most abused antitussive and expectorant drug, BRON. RESULTS: The number of questions about the content of overdose medications containing the keyword BRON has increased sharply as compared with other product names. Furthermore, 467 items of question data that met the eligibility criteria were obtained from 528 items of text data on BRON; 26 codes, 6 categories, and 3 themes were generated from the 578 questions contained in these items. Questions were asked about the effects they would gain from abusing OTC drugs and the information they needed to obtain the effects they sought, as well as about the effects of abuse on their bodies. Moreover, there were questions on how to stop abusing and what is needed when seeking help from a health care provider if they become dependent. It has become clear that people who abuse OTC drugs have difficulty in consulting face-to-face with others, and CGM is used as a means to obtain the necessary information anonymously. CONCLUSIONS: On CGM, people who abused or tried to abuse OTC drugs were asking questions about their abuse expectations and anxieties. In addition, when they became dependent, they sought advice to quit their abuse. CGM was used to exchange information about OTC drug abuse, and many questions on anxieties and hesitations were posted. This study suggests that it is necessary to produce and disseminate information on OTC drug abuse, considering the situation of those who abuse or are willing to abuse OTC drugs. Support from pharmacies and drugstores would also be essential to reduce opportunities for OTC drug abuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle