Harapan di Kaki Langit: Penurunan Kematian Akibat Overdos Dadah di AS.


Harapan di Kaki Langit: Penurunan Kematian Akibat Overdos Dadah di AS.

Reading

Read this text and listen to it at the same time. If you don’t know a word click it to see explanation, hear pronunciation or add it to vocabulary.
Harapan di Kaki Langit: Penurunan Kematian Akibat Overdos Dadah di AS.

Kematian akibat dadah di Amerika Syarikat semakin menurun. Pakar berharap penurunan ini akan berterusan dan mengurangkan masalah dadah di sana.

Data menunjukkan kematian akibat dadah menurun sebanyak 14% pada pertengahan tahun 2023. Penurunan ini disifatkan sebagai sesuatu yang positif dan memberangsangkan.

Pakar tidak pasti punca sebenar penurunan ini, namun mereka ada beberapa teori. Antaranya ialah kesan daripada pandemik COVID-19 yang menyukarkan akses kepada rawatan.

Usaha meningkatkan ketersediaan ubat mengatasi dos berlebihan seperti naloxone juga memainkan peranan. Dana daripada saman berkaitan opioid juga membantu usaha pencegahan dan rawatan.

Walaupun data menunjukkan penurunan, pakar masih berhati-hati kerana data mungkin tidak lengkap. Mereka juga ingin melihat sama ada penurunan ini berlaku dalam semua kumpulan etnik.


Questions

Answer the questions to the text. Speak or write, you choose. AI will assess your answers.

Apakah yang semakin menurun di Amerika Syarikat?

Kematian akibat dadah.

Berapa peratus penurunan kematian akibat dadah pada pertengahan tahun 2023?

14%.

Apa yang pakar harapkan mengenai penurunan kematian akibat dadah?

Pakar berharap penurunan ini akan berterusan.


Discuss

Discuss the text the AI teacher. The teacher will help you with vocabulary and grammar.

The artificial intelligence teacher has a lot of benefits. You don’t need to book any time slot. You don’t have to wait for the teacher to come to class. You can learn at any time. The teacher will never get bored and can keep a conversation on any related topic.

Read a new article every day and
discuss it with AI at lingolette.com
All content and tasks are generated by AI inspired by a real publication.