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Enregistrement W4389586189 · doi:10.52922/ti214174

Prescription opioid use among Australian police detainees

2018· book· en· W4389586189 sur OpenAlexaboutno aff
Tom Sullivan, Andrew Ticehurst

Notice bibliographique

RevueAustralian Institute of Criminology eBooks · 2018
Typebook
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionBuprenorphineMedicinePrescription Drug MisuseOpioidLaw enforcementFamily medicinePopulationAddictionPrescription drugQuarter (Canadian coin)Medical emergencyPsychiatryOpioid use disorderEnvironmental healthPharmacologyPolitical scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prescription opioid diversion and use for non-medical purposes is a growing problem linked to crime and addiction. While offenders are more likely than the general Australian population to use prescription drugs for non-medical purposes, relatively little is known about the types of prescription opioids they use and their patterns of use. Identifying the extent and nature of prescription opioid use among police detainees may assist law enforcement agencies and healthcare providers to allocate resources more effectively. This bulletin draws on data from the Drug Use Monitoring in Australia (DUMA) program collected in January and February 2016. One-quarter of detainees reported prescription opioid use in the last 12 months and almost a fifth engaged in non-medical use of these drugs. The most commonly reported opioid was buprenorphine, and opioids were most commonly obtained from a family member or friend or purchased from a street dealer. About four in 10 users had used more than one type of prescription opioid in the past 12 months, and most had also used other illicit drugs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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