MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415766654 · doi:10.1016/j.abrep.2025.100639

Compounding risks of chronic health conditions and substance use disorder on healthcare burden in the USA: Analysis of NSDUH data (2021–2023)

2025· article· en· W4415766654 sur OpenAlexaff
Ayodeji Iyanda, Richard Adeleke, Omowunmi Folake Iyanda

Notice bibliographique

RevueAddictive Behaviors Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPrairie View A and M University
Mots-clésSubstance useHealth careCompoundingChronic diseaseAfrican americanSubstance abuseBehavioral Risk Factor Surveillance SystemChronic care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• 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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,417
Écart entre enseignants0,334 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAddictive Behaviors ReportsMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207