Substance Use During the COVID-19 Pandemic in the Americas: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, substance use in the Americas was influenced by various factors, including social isolation, increased stress, and disruption of healthcare services. While the impacts varied across populations, the health crisis exacerbated challenges related to substance use, particularly in more vulnerable groups. This article aims to describe the pandemic's impact on substance use and substance use disorders in the Americas region. METHODS: We conducted a scoping review across 4 databases (Pubmed, Scielo, Lilacs, and Google Scholar) using a search paradigm based on the combination of several keywords related to substance use during the COVID-19 pandemic in the Americas. RESULTS: Most studies were conducted at the beginning of the pandemic and carried out in the United States and Canada. A higher proportion of the general population decreased or showed no changes in cannabis consumption. On the other hand, for those who reported pre-pandemic substance use, consumption has increased as a strategy to cope with COVID-related stress, exacerbating preexisting problems. Patients with substance use disorders reduced their visits to treatment services and in-person medication visits declined significantly. In an attempt to reverse the distancing of patients from the services, there was an increase in take-home medication and telehealth services. Rates for opioid-related deaths and other substance overdose-related deaths increased during the pandemic, especially among racial/ethnic minorities. CONCLUSION: The study concludes that the pandemic-intensified substance use among vulnerable populations, particularly individuals with pre-existing mental health conditions or a history of substance use disorders, while having a low impact on the general population. This divergence has contributed to widening health disparities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».