Prescription opioid misuse and its relation to injection drug use and hepatitis C virus infection: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The production, prescription, and consumption of opioid analgesics to treat non-cancer pain have increased dramatically in the USA in the past decade. As a result, misuse of these opioids has increased; overdose and transition to riskier forms of drug use have also emerged. Research points to a trend in transition to drug injection among those misusing prescription opioids, where clusters of acute hepatitis C virus (HCV) infection are now being reported. This systematic review and meta-analysis aims to synthesize the prevalence of prescription opioid misuse in the USA and examine the rate of transition to injection drug use and incident HCV in these new people who inject drugs (PWID). METHODS/DESIGN: Eligible studies will include quantitative, empirical data including national survey data. Scientific databases will be searched using a comprehensive search strategy; proceedings of scientific conferences, reference lists, and personal communications will also be searched. Quality ratings will be assigned to each eligible report using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled estimates of incidence rates and measures of association will be calculated using random effects models. Heterogeneity will be assessed at each stage of data synthesis. DISCUSSION: A unique typology of drug use is emerging which is characterized by antecedent prescription opioid misuse among PWID. As the epidemic of prescription opioid misuse matures, this will likely serve as a persistent source of new PWID. Persons who report a recent transition to drug injection are characterized by high rates of HCV seroincidence of 40 per 100 person years or higher. Given the potential for the persistence and escalation of the consequences of prescription opioid misuse in the USA, there is a critical need for synthesis of the current state of the epidemic in order to inform future public health interventions and policy. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42014008870.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».