Factors associated with illicit methadone injecting in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: While methadone is well established as an evidence-based treatment for opioid use disorder, safety concerns persist regarding its diversion. The authors examine the prevalence of and risk factors associated with injection of methadone in an urban population. METHODS: Between December 2005 and November 2013, data were derived from two open prospective studies of persons who inject drugs (PWID) in Vancouver, Canada. Generalized estimating equations (GEE) logistic regression was used to determine factors independently associated with illicit methadone injecting. RESULTS: During the study, 1911 individuals (34% women) were recruited; 134 (7%) participants reported methadone injecting at least once. In multivariable analysis, Caucasian ethnicity [adjusted odds ratio (AOR) = 1.90, 95% confidence interval (CI) = 1.20-3.00]; homelessness (AOR = 1.46, 95% CI = 1.09-1.95); drug dealing (AOR = 2.10, 95% CI = 1.50-2.93); ≥daily heroin injection (AOR = 1.57, 95% CI = 1.08-2.26); ≥daily crack smoking (AOR = 2.06, 95% CI = 1.44-2.95); being a victim of violence (AOR = 1.48, 95% CI = 1.04-2.12); and non-fatal overdose (AOR = 1.67, 95% CI = 1.67 (1.00-2.79) were independently and positively associated with methadone injection; female gender (AOR = 0.47, 95% CI = 0.30-0.75) was negatively associated. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The diversion of methadone for illicit injection in this urban setting was associated with several markers of addiction severity and other health and social vulnerabilities. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: These findings underscore the need to ensure methadone accessibility while limiting diversion-related risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».