Recent life problems and non‐fatal overdose among heroin users entering treatment
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the role of recent life problems in non-fatal overdose among heroin users entering various drug treatment settings. DESIGN: Cross-sectional data from a longitudinal study investigating drug treatment effectiveness. SETTING: Five prison drug treatment services, three residential rehabilitation units, three residential detoxification units and 21 community drug treatment services located in rural, urban and inner-city areas of Scotland. PARTICIPANTS: Of a total of 793 primary heroin users commencing drug treatment during 2001-02, 337 (42.5%) were prison drug service clients; 91 (11.5%) were residential rehabilitation clients; 97 (12.2%) were residential detoxification clients; and 268 (33.8%) were community drug treatment clients. MEASUREMENTS: Univariate and stepwise multivariate logistic regression analyses examined associations between overdosing in the 90 days prior to treatment entry and basic demographic characteristics, recent drug use and recent life problems. FINDINGS: Ninety-one study participants (11.5%) reported at least one overdose and 19 (2.4%) reported more than one overdose in the 90 days prior to treatment entry. A chi2 test revealed no significant difference in rates of recent overdosing between the four treatment settings (P = 0.650). Recent drug use and recent life problems-but not demographic characteristics-were associated independently with recent overdosing. However, recent life problems were not associated independently with recent overdosing among clients entering prison, clients entering residential rehabilitation or with multiple recent overdosing. CONCLUSIONS: Associations between recent life problems and recent overdose were evident, but varied by treatment setting. Treatment providers should identify and address heroin users' life problems as part of a broad strategy of overdose prevention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».