Who Keeps Using Lysergic Acid Diethylamide? Correlates of Past-Year Use in People Who Initiated Use at least Five Years Ago
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Little is known about the correlates of repeated non-medical lysergic acid diethylamide (LSD) use. Therefore, we aimed to determine the prevalence and correlates of past-year LSD use among people aged 18 years and older in the United States who first used LSD at least 5 years ago. Materials and Methods: Using data from the 2015-2019 National Survey on Drug Use and Health, we examined the estimated weighted prevalence of past-year LSD use and explored potential demographic, psychosocial, and drug use correlates using univariable and multivariable modeling. Results: Among US adults who had initiated LSD use at least 5 years ago, 4.2% were estimated to have used LSD in the past year. Estimated past-year LSD use prevalence decreased with time since first use, dropping from 14.4% among those who first used LSD 5 years ago to 0.1% among those who first used LSD 46-50 years ago. On multivariable analysis, past-year LSD use was positively associated with being male, never having been married, living in poverty, having a higher level of education, lifetime stimulant use, being approached by a drug seller in the past 30 days, having ever sold illegal drugs, perceiving LSD as lower risk, perceiving LSD as more available, and having attempted suicide in the past year. Past-year LSD use was negatively associated with having children in the home, living in a small metropolitan area, and years since LSD use initiation. Conclusions: Past-year LSD use is infrequent among lifetime LSD users and appears to decline with time since the initiation of LSD use. Perceived risk (lower) and perceived availability (higher) of LSD were the factors associated with the largest adjusted odds ratios for past-year LSD use. Further research is needed to understand the infrequency of LSD use among lifetime LSD users and its public health implications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».