A prospective longitudinal analysis of opioid and stimulant use in American Indian and First Nations communities
Notice bibliographique
Résumé
We describe stages of opioid and psychostimulant use (i.e., onset of use and progression to dependence) over the early life course within Indigenous communities where drug overdose impacts have been most extreme. This community-based participatory research includes 9 waves of survey data collected prior to and during the unfolding of the overdose epidemic in North America (2002-2017) on/near 8 distinct American Indian reservations or First Nation reserves. Substance use (psychostimulants, prescription pain pill misuse, and heroin) was assessed via structured diagnostic interviews. Discrete time survival analysis was used to estimate hazard rates for substance use initiation, dependence, and transitions from first use to dependence. Cumulative probability of lifetime use by age 27 years was 29 % for psychostimulants (e.g., methamphetamine), 35 % for prescription pain pills, and 22 % for heroin. New cases of prescription pain pill misuse peaked in the early 2000s, followed by rapid increases in psychostimulant and heroin use starting around 2008. We found that 37 %-51 % of drug users eventually met criteria for dependence, and progression from use to dependence was typically within one year for this sub-group. Socio-demographic factors were differentially associated with probability of substance use, depending on drug type. Findings highlight the critical need for culturally grounded prevention, harm reduction, and treatment strategies to address substance use inequities in Indigenous communities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».