Why the FUSS (Fentanyl Urine Screen Study)? A cross-sectional survey to characterize an emerging threat to people who use drugs in British Columbia, Canada
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: Fentanyl-detected illicit drug overdose deaths in British Columbia (BC) recently increased dramatically from 13 deaths in 2012 to 90 deaths in 2014, signaling an emerging public health concern. Illicit fentanyl is sold as pills or powders, often mixed with other substances like heroin or oxycodone; reports from coroners suggested that fentanyl was frequently taken unknowingly by people who use drugs. This study aimed to assess the prevalence and characteristics of fentanyl use among clients accessing harm reduction (HR) services in BC. METHODS: Participants attending HR services at 17 sites across BC were invited to complete an anonymous questionnaire describing drugs they have used within the last 3 days and provide a urine sample to test for fentanyl. Data from eligible participants were analyzed using descriptive, bivariate, and multivariate statistical methods. RESULTS: Surveys from 17 HR sites were received, resulting in analysis of responses from 242 eligible participants. Most participants used multiple substances (median = 3), with crystal meth (59%) and heroin (52%) use most frequently reported. Seventy participants (29%) tested positive for fentanyl, 73% of whom did not report using fentanyl. Controlling for age, gender, and health authority, reported use of fentanyl (odds ratio (OR) = 6.13, 95% confidence interval (CI) = [2.52, 15.78], p < 0.001) and crystal methamphetamine (OR = 3.82, 95% CI = [1.79, 8.63], p < 0.001) use were significantly associated with fentanyl detection. CONCLUSIONS: The proportion of those testing positive who did not report knowingly using fentanyl represents a considerable public health concern. The risk of overdose among this vulnerable population highlights the need for targeted HR strategies, such as increased accessibility to naloxone, overdose education, and urine screens.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle