論文の概要: Computational Support for Substance Use Disorder Prevention, Detection, Treatment, and Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13259v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 18:30:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 00:44:12.875234
• Title: Computational Support for Substance Use Disorder Prevention, Detection, Treatment, and Recovery
• Title（参考訳）: 物質利用障害予防・検出・治療・回復のための計算支援
• Authors: Lana Yarosh, Suzanne Bakken, Alan Borning, Munmun De Choudhury, Cliff Lampe, Elizabeth Mynatt, Stephen Schueller, and Tiffany Veinot
• Abstract要約: 物質使用障害には、アルコール、オピオイド、マリファナ、メタンフェタミンの誤用が含まれる。 成人12人中1人が薬物使用障害を患っている。 全米薬物乱用協会(National Institute on Drug Abuse)は、SUDが年間5200億ドルの費用を負担していると推計している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.9980747784214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Substance Use Disorders (SUDs) involve the misuse of any or several of a wide array of substances, such as alcohol, opioids, marijuana, and methamphetamine. SUDs are characterized by an inability to decrease use despite severe social, economic, and health-related consequences to the individual. A 2017 national survey identified that 1 in 12 US adults have or have had a substance use disorder. The National Institute on Drug Abuse estimates that SUDs relating to alcohol, prescription opioids, and illicit drug use cost the United States over $520 billion annually due to crime, lost work productivity, and health care expenses. Most recently, the US Department of Health and Human Services has declared the national opioid crisis a public health emergency to address the growing number of opioid overdose deaths in the United States. In this interdisciplinary workshop, we explored how computational support - digital systems, algorithms, and sociotechnical approaches (which consider how technology and people interact as complex systems) - may enhance and enable innovative interventions for prevention, detection, treatment, and long-term recovery from SUDs. The Computing Community Consortium (CCC) sponsored a two-day workshop titled "Computational Support for Substance Use Disorder Prevention, Detection, Treatment, and Recovery" on November 14-15, 2019 in Washington, DC. As outcomes from this visioning process, we identified three broad opportunity areas for computational support in the SUD context: 1. Detecting and mitigating risk of SUD relapse, 2. Establishing and empowering social support networks, and 3. Collecting and sharing data meaningfully across ecologies of formal and informal care.
• Abstract（参考訳）: 薬物使用障害(sud)は、アルコール、オピオイド、マリファナ、メタンフェタミンなどの幅広い物質のいずれかまたはいくつかの誤用を伴う。 SUDは、個人に深刻な社会的、経済的、健康的な影響があるにもかかわらず、使用を減らすことができないことが特徴である。 2017年の全国調査によると、米国成人の12人に1人が薬物使用障害を患っている。 国立薬物乱用研究所は、アルコール、処方用オピオイド、違法薬物使用に関するsudsが、犯罪、労働生産性の喪失、医療費のためにアメリカに年間5200億ドル以上を支払っていると見積もっている。 つい最近、米国保健福祉省は、オピオイドの過剰摂取による米国内での死亡件数の増加に対応するため、全国的なオピオイド危機を公衆衛生上の緊急事態と宣言した。 本稿では,デジタルシステム,アルゴリズム,社会工学的アプローチ(技術と人々が複雑なシステムとしてどのように相互作用するかを考える)の計算支援が,SUDの予防,検出,治療,長期回復の革新的介入をいかに促進し,実現するかを検討する。 コンピューティング・コミュニティ・コンソーシアム(CCC)は、2019年11月14日から14日にかけてワシントンD.C.で2日間のワークショップ"Computational Support for Substance Use Prevention Prevention, Detection, Treatment and Recovery"を主催した。 このビジョン化プロセスの結果、SUDコンテキストにおける計算支援の3つの幅広い機会領域を特定した: 1. SUD再学習のリスクの検出と緩和。 2.ソーシャル・サポート・ネットワークの確立と強化 3.形式的・形式的ケアの生態にまたがる有意義なデータの収集と共有

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