An Agent‐Based Model of Youth Nonmedical Prescription Opioid Use in Ontario: Forecast Validation and Future Projection
Notice bibliographique
Résumé
Amid COVID-19-related in-person school closures in 2021, an agent-based simulation grounded in social impact theory was implemented and documeted to investigate the effects of in-person school closure on nonmedical prescription opioid use among adolescents in Ontario, Canada. The results of model simulations forecasted an alarming rebound effect in the opioid use prevalence after the lifting of in-person school closures and identified secure medication storage in households as an effective strategy for mitigating associated risks. This study evaluates this result by comparing the baseline projection from the previously published study with newly released 2023 data from the Ontario Student Drug Use and Health Survey. Furthermore, it employs the developed agent-based model to simulate the projection through 2030 and assesses the efficacy of secure medication storage in households for the coming years. The study confirms that the previously published simulation projection for 2023 closely aligns with observed data, showing nonmedical prescription opioid use prevalence among Ontario adolescents nearly doubling from 2021 to 2023. Additionally, the results show that nonmedical prescription opioid use prevalence among youth is projected to remain at these elevated levels. Critically, the findings suggest that the temporal window for effective secure medication storage interventions has elapsed, and these interventions are now expected to have minimal impact on reducing this increase, even when applied extensively. The agreement between reported predictions and observed data demonstrates that a simulation model with relevant conceptual foundation can accurately predict future trends and provide sufficient lead time for policymakers to implement interventions within critical time-sensitive windows to alter undesirable trajectories before public health crises escalate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».