論文の概要: Investigating the importance of social vulnerability in opioid-related mortality across the United States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15218v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 16:53:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-29 08:57:55.424161
• Title: Investigating the importance of social vulnerability in opioid-related mortality across the United States
• Title（参考訳）: 米国におけるオピオイド関連死亡における社会的脆弱性の重要性の検討
• Authors: Andrew Deas, Adam Spannaus, Dakotah D. Maguire, Jodie Trafton, Anuj J. Kapadia, Vasileios Maroulas,
• Abstract要約: オピオイドはアメリカにおける公衆衛生上の重要な課題である。 オピオイドの過剰摂取は2011年から2021年の間に3倍以上に増えた。 2011年から2021年の間にオピオイド処方率を45%近く削減した全国的な取り組みでは、この期間にオピオイド過剰摂取による死亡が3倍以上に増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.061049003896232
• License:
• Abstract: The opioid crisis remains a critical public health challenge in the United States. Despite national efforts which reduced opioid prescribing rates by nearly 45\% between 2011 and 2021, opioid overdose deaths more than tripled during this same period. Such alarming trends raise important questions about what underlying social factors may be driving opioid misuse. Using county-level data across the United States, this study begins with a preliminary data analysis of how the rates of thirteen social vulnerability index variables manifest in counties with both anomalously high and low mortality rates, identifying patterns that warrant further investigation. Building on these findings, we further investigate the importance of the thirteen SVI variables within a machine learning framework by employing two predictive models: XGBoost and a modified autoencoder. Both models take the thirteen SVI variables as input and predict county-level opioid-related mortality rates. This allows us to leverage two distinct feature importance metrics: information gain for XGBoost and a Shapley gradient explainer for the autoencoder. These metrics offer two unique insights into the most important SVI factors in relation to opioid-related mortality. By identifying the variables which consistently rank as most important, this study highlights key social vulnerability factors that may play critical roles in the opioid crisis.
• Abstract（参考訳）: オピオイド危機はアメリカにおける公衆衛生上の重要な課題である。 2011年から2021年の間、オピオイド処方率を約45倍に下げる国家の努力にもかかわらず、オピオイドによる死亡は同時期に3倍以上に増えた。 このような警告的な傾向は、根底にある社会的要因がオピオイドの誤用を引き起こす可能性について重要な疑問を提起する。 米国全体での郡レベルのデータを用いて、この研究は、異常に高い死亡率と低い死亡率の両方を持つ郡で、13の社会的脆弱性指数変数の比率がどのように現れるかの予備的なデータ分析から始まり、さらなる調査を保証するパターンを特定する。 これらの結果に基づいて、XGBoostと修正オートエンコーダの2つの予測モデルを用いて、機械学習フレームワークにおける13のSVI変数の重要性をさらに調査する。 どちらのモデルも13のSVI変数を入力として、郡レベルのオピオイド関連死亡率を予測する。 これにより、XGBoostのインフォメーションゲインとオートエンコーダのShapleyグラデーション説明器という、2つの異なる機能重要なメトリクスを活用することができます。 これらの指標は、オピオイド関連死亡に関する最も重要なSVI因子に関する2つのユニークな洞察を与える。 そこで本研究では,オピオイド危機において重要な役割を担う可能性のある,社会的脆弱性要因について考察した。

関連論文リスト

• Mobility-GCN: a human mobility-based graph convolutional network for tracking and analyzing the spatial dynamics of the synthetic opioid crisis in the USA, 2013-2020 [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T02:37:51Z)
• Identifying Self-Disclosures of Use, Misuse and Addiction in Community-based Social Media Posts [26.161892748901252]
  我々は,オピオイド使用の6つの異なる位相をラベル付けした,様々なサブレディットからの2500オピオイド関連ポストのコーパスを提示する。 すべての投稿で、私たちは、アノテーションの品質とモデル開発の両方において、スパンレベルの説明を注釈付けし、彼らの役割を決定的に研究します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T16:05:55Z)
• Why Interpretable Causal Inference is Important for High-Stakes Decision Making for Critically Ill Patients and How To Do It [80.24494623756839]
  重症心身障害患者に対する因果関係評価のための枠組みを提案する。 この枠組みは、脳の発作やその他の潜在的に有害な電気的事象が結果に与える影響に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:03:35Z)
• Deep learning for drug repurposing: methods, databases, and applications [54.08583498324774]
  新しい治療法のために既存の薬物を再利用することは、実験コストの低減で薬物開発を加速する魅力的な解決策である。 本稿では,薬物再資源化のための深層学習手法とツールの活用に関するガイドラインを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T09:42:08Z)
• Location inference on social media data for agile monitoring of public health crises: An application to opioid use and abuse during the Covid-19 pandemic [0.0]
  新型コロナウイルスのパンデミックは、オピオイド(オピオイド)の流行と交差し、独自の公衆衛生危機を生み出している。 ソーシャルメディアデータを用いて、パンデミック時のオピオイドユーザー体験の洞察を抽出する。 ウイルスの拡散を抑えることよりも、経済再開を優先する州政府の戦略は、オピオイドユーザーにとって著しく異なる環境と結果を生み出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T17:55:28Z)
• Understanding the factors driving the opioid epidemic using machine learning [10.021195517057462]
  アメリカ合衆国ではオピオイドが流行し、前例のない数の薬物が過剰摂取死を経験している。 本研究では,デラウェア州におけるオピオイドリスクの同定に機械学習を用いた手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T18:08:56Z)
• Controlling the Outbreak of COVID-19: A Noncooperative Game Perspective [61.558752620308134]
  孤立と社会的距離は、このパンデミックを抑える効果的な予防措置のようだ。 我々は、新型コロナウイルスの感染拡大を防ぐために、社会的距離を維持するためのインセンティブを提供する非協力型ゲームを提案する。 数値的な結果は、個人のインセンティブが85%以上増加し、家庭隔離の割合が増加することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T04:28:32Z)
• Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
  重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。 私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。 調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z)
• Computational Support for Substance Use Disorder Prevention, Detection, Treatment, and Recovery [62.9980747784214]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T18:30:20Z)
• Effectiveness and Compliance to Social Distancing During COVID-19 [72.94965109944707]
  われわれは、米国内での新型コロナウイルスの感染拡大に対する在宅勤務注文の影響を評価するために、詳細なモビリティデータを用いている。 一方向性グランガー因果性(一方向性グランガー因果性)は、家庭で毎日過ごす時間の割合の中央値から、2週間の遅れを伴うCOVID-19関連死亡件数の日数までである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T03:36:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。