社会经济因素预测阿片类药物过量率的状态差异

媒体对阿片类药物过量流行的说法强调了处方药的作用,并且在较小程度上会减少经济和社会状况。In support of the journalists’ accounts, opioid prescriptions, as measured in grams of morphine per person, increased three-fold between 2001 and 2011 (the peak year), and opioid overdose rates were particularly high in areas of the country that have witnessed large declines in economic and social well-being. We quantified these observations. Our goal was to assess the degree to which prescriptions and social conditions predicted state differences in opioid overdose deaths. A university research project, dedicated to analyzing and ameliorating income inequality in the U.S. (机会见解),提供了我们许多社会经济措施;疾病预防控制中心和其他政府机构提供了有关过量和处方率的数据。因此,我们的数据集反映了美国的两个主要趋势:日益增长的不平等和过量死亡。我们的分析在州一级,包括48个大陆州。

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图1.美国的平均过量死亡人数是一年,种族和种族的作用。在X轴上是一年;Y轴是平均过量率(跨州)。误差线指数在48个大陆状态下计算的一个标准偏差。州之间的差异大约是年之间差异的两倍。

图1显示,过量的死亡随着种族和种族以及地理位置而变化。非西班牙裔白人占死亡人数的83%。对于这种人群,预测向上收入流动性和较低的社会福祉的预测因素证明了阿片类药物处方和过量率的强大预测指标。例如,社会资本(衡量社区凝聚力和合作意愿的衡量标准)预测了从最低收入五分五五分化五分之一的可能性和过量死亡的可能性。由单身母亲和小学考试成绩领导的家庭百分比显示出相似的关系。另外,请注意,图1中的错误条很大。它们反映了州之间的差异,大约是年之间差异的两倍。

图2总结了我们试图解开预测因子之间的相关性。酒吧显示了过量率的状态差异与州差异之间的相关性:处方率,社会资本水平以及参与劳动力的16岁以上的个人的百分比。这两个社会因素共同的预测能力与处方率的预测能力一样强。但是,过量死亡的最强预测指标是分析中出现的一个因素:社会经济措施和处方率之间的重叠(相关性)。也就是说,关于预测过量速率,社会因素和处方在很大程度上是不可分割的。尽管名义上是不同的,但它们在预测过量死亡的情况下起作用。对过量剂量的纵向分析对过量剂量的增加产生了相似的结果。

对于非白人人群,相同的预测因素未能解释过量死亡中的大部分状态差异。例如,西班牙裔和非白人的处方率与过量死亡人数之间的相关性为0.07,而白人的相关性为0.69。这些差异的原因尚不清楚。

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图2。条段与预测因子中过量死亡的状态差异与状态差异之间的相关性成正比。过量预测指标是分析中出现的一个因素:处方与两种社会经济措施之间的重叠(相关性)。在2010年和2011年,劳动力参与是过量死亡的更强有力的预测指标,而不是社会资本。在所有其他年份中,社会资本比劳动力参与更强大。

尽管强大,但我们的分析却忽略了很多。图2没有说明社会经济因素,处方销售和过量死亡彼此影响。例如,社会资本的减少是否会增加个人想要使用阿片类药物的需求,如果是,为什么?个人级别的研究可以回答这些和类似的官方manbetx手机版问题。但是,我们不需要等待此类研究来理解阿片类药物流行比阿片类药物处方的大量增加更多。图2显示,社会经济状况发挥了重要作用,这也表明,处方率的提高部分是由于社会经济条件恶化而驱动的。

吉恩·海曼(Gene M. Heyman)
美国马萨诸塞州栗子山波士顿学院心理学与神经科学系02467,美国

出版物

社会经济因素在药物过量死亡中起重要作用的证据
Gene M Heyman,Nico McVicar,Hiram Brownell
国际药物政策。2019年12月

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