論文の概要: Mobility-GNN: a human mobility-based graph neural network for tracking and analyzing the spatial dynamics of the synthetic opioid crisis in the USA, 2013-2020

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09945v2
• Date: Tue, 17 Sep 2024 03:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 13:22:58.015728
• Title: Mobility-GNN: a human mobility-based graph neural network for tracking and analyzing the spatial dynamics of the synthetic opioid crisis in the USA, 2013-2020
• Title（参考訳）: 米国における人工オピオイド危機の空間的ダイナミクスの追跡と解析のための移動型グラフニューラルネットワーク「モビリティ-GNN」
• Authors: Zhiyue Xia, Kathleen Stewart,
• Abstract要約: オピオイド(Opioids)は、アメリカ合衆国で最も一般的な薬物である。 2018年、薬物過剰摂取死の約70%がオピオイドであり、オピオイド関連死亡の67%が合成オピオイドである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic opioids are the most common drugs involved in drug-involved overdose mortalities in the U.S. The Center for Disease Control and Prevention reported that in 2018, about 70% of all drug overdose deaths involved opioids and 67% of all opioid-involved deaths were accounted for by synthetic opioids. In this study, we investigated the spread of synthetic opioids between 2013 and 2020 in the U.S., and analyzed the relationship between the spatiotemporal pattern of synthetic opioid-involved deaths and another key opioid, heroin, and compared patterns of deaths involving these two types of drugs during this time period. Spatial connections between counties were incorporated into a graph convolutional neural network model to represent and analyze the spread of synthetic opioid-involved deaths, and in the context of heroin-involved deaths.
• Abstract（参考訳）: 合成オピオイド(英: Synthetic opioids)は、アメリカ合衆国で最も一般的な薬物である。 疾病予防管理センターは2018年、薬物過剰摂取死の約70%がオピオイド、オピオイド関連死亡の67%が合成オピオイドによるものであると報告した。 本研究は,2013年から2020年にかけてのアメリカにおける合成オピオイドの拡散について検討し,合成オピオイド関連死の時空間パターンと他の重要なオピオイド,ヘロインとの関連性を検討した。 郡間の空間的つながりをグラフ畳み込みニューラルネットワークモデルに組み込んで、合成オピオイド関連死の拡散を表現し分析し、ヘロイン関連死の文脈で分析した。

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