Compounding risks of chronic health conditions and substance use disorder on healthcare burden in the USA: Analysis of NSDUH data (2021–2023)
Notice bibliographique
Résumé
• One-third of adults had chronic conditions; one-fifth visited the ER. • Drug use disorder is a strong predictor of emergency room utilization. • Severe substance use disorder increases emergency room healthcare use. • Black and Native/Alaska Native adults show higher emergency room use. • Mild and moderate drug use disorders raise ER visits across CHC levels. • Mental health conditions substantially increase ER use and substance risks. Emergency room (ER) use reflects acute healthcare burden, but the roles of chronic health conditions (CHCs), substance use disorders (SUDs), drug use disorders (DUDs), and mental health conditions (MHCs) remain underexplored across populations. Using nationally representative survey data (N = 226,838; weighted = 1,243,120,763), we applied survey-weighted logistic regression to examine predictors of ER visits. Covariates included CHCs, SUDs, DUDs, severity levels, MHCs, race/ethnicity, education, employment, residence, and body mass index. Adults with ≥ 1 CHC were more likely to visit the ER (OR = 1.72; 95 % CI: 1.60–1.85). DUD significantly increased ER use (OR = 1.70; 95 % CI: 1.54–1.88), while overall SUD was not significant after adjustment (OR = 1.05; 95 % CI: 0.98–1.12). Severe SUD elevated ER use even without CHCs (OR = 1.89; 95 % CI: 1.67–2.13). African Americans had higher odds of ER visits (OR = 1.28; 95 % CI: 1.21–1.36), and Native American/Alaska Natives were more likely to report DUD (OR = 1.55; 95 % CI: 1.31–1.82). Lower educational attainment (OR = 1.22; 95 % CI: 1.16–1.28) and unemployment (OR = 1.34; 95 % CI: 1.25–1.43) were linked to higher risks. MHCs predicted ER use (OR = 1.63; 95 % CI: 1.53–1.74) and substance-related disorders. CHCs, DUD severity, and MHCs are strong predictors of ER utilization. Disparities among African Americans and Native American/Alaska Natives highlight the need for integrated care addressing chronic illness, behavioral health, and substance use—particularly for socioeconomically and racially marginalized groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».