Factors associated with illicit methadone injecting in a Canadian setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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