Rate of detoxification service use and its impact among a cohort of supervised injecting facility users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vancouver, Canada recently opened a medically supervised injecting facility (SIF) where injection drug users (IDU) can inject pre-obtained illicit drugs. Critics suggest that the facility does not help IDU to reduce their drug use. METHODS: We conducted retrospective and prospective database linkages with residential detoxification facilities and used generalized estimating equation (GEE) methods to examine the rate of detoxification service use among SIF participants in the year before versus the year after the SIF opened. In secondary analyses, we used Cox regression to examine if having been enrolled in detoxification was associated with enrolling in methadone or other forms of addiction treatment. We also evaluated the impact of detoxification use on the frequency of SIF use. RESULTS: Among 1031 IDU, there was a statistically significant increase in the uptake of detoxification services the year after the SIF opened. [odds ratio: 1.32 (95% CI, 1.11-1.58); P = 0.002]. In turn, detoxification was associated independently with elevated rates of methadone initiation [relative hazard = 1.56 (95% CI, 1.04-2.34); P = 0.031] and elevated initiation of other addiction treatment [relative hazard = 3.73 (95% CI, 2.57-5.39); P < 0.001]. Use of the SIF declined when the rate of SIF use in the month before enrolment into detoxification was compared to the rate of SIF use in the month after discharge (24 visits versus 19 visits; P = 0.002). CONCLUSIONS: The SIF's opening was associated independently with a 30% increase in detoxification service use, and this behaviour was associated with increased rates of long-term addiction treatment initiation and reduced injecting at the SIF.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».