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Enregistrement W4417141921 · doi:10.9758/cpn.25.1339

Drug Use-related Problems Are Associated with Poorer Health-related Quality of Life: A Community Study of Korean Adults

2025· article· en· W4417141921 sur OpenAlexaff
S. Jeon, Young‐Eun Jung, Seohyeon Park, Moon-Doo Kim

Notice bibliographique

RevueClinical Psychopharmacology and Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJeju National University
Mots-clésDrugQuality (philosophy)Quality of life (healthcare)Drug usageAffect (linguistics)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aimed to assess the prevalence of drug use-related problems in a Korean community sample and to examine the association between drug use-related problems and health-related quality of life (HRQOL). Methods: Data were collected from 500 community-dwelling adults residing in Jeju, Korea. Drug use-related problems were assessed using the Drug Abuse Screening Test-10, and HRQOL was measured using the 26-item abbreviated version of the World Health Organization Quality of Life instrument. Results: A total of 25 participants (5.0%) reported experiencing drug use-related problems in the previous 12 months. Multivariate analysis revealed that drug use-related problems were significantly associated with lower scores in all HRQOL domains, i.e., physical health, psychological health, social relationships, and environment, even after adjusting for relevant covariates. Conclusion: Drug use-related problems were strongly associated with poorer HRQOL. These findings imply that clinicians should pay close attention to HRQOL when evaluating and treating individuals with illicit drug use.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,317 · 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
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Résumé présentoui

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