The Impact of Enrolment in Methadone Maintenance Therapy on Initiation of Heavy Drinking among People Who Use Heroin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is equivocal evidence regarding whether people who use heroin substitute heroin for alcohol upon entry to methadone maintenance therapy (MMT). We aimed to examine the impact of MMT enrolment on the onset of heavy drinking among people who use heroin. METHODS: We derived data from prospective, community-based cohorts of people who inject drugs in Vancouver, Canada, between December 1, 2005, and May 31, 2014. Multivariable extended Cox regression analysis examined the effect of MMT enrolment on the onset of heavy drinking among people who used heroin at baseline. RESULTS: In total, 357 people who use heroin were included in this study. Of these, 208 (58%) enrolled in MMT at some point during follow-up, and 115 (32%) reported initiating heavy drinking during follow-up for an incidence density of 7.8 events (95% CI 6.4-9.5) per 100 person-years. The incidence density of heavy drinking was significantly lower among those enrolled in MMT at some point during follow-up compared to those who did not (4.6 vs. 16.2; p < 0.001). MMT enrolment was not significantly associated with time to initiate heavy drinking (adjusted relative hazard (ARH) 1.27; 95% CI 0.78-2.07) after adjustment for relevant demographic and substance-use characteristics. Age and cannabis use were the only variables that were independently associated with the time to onset of heavy drinking (ARH 0.74; 95% CI 0.58-0.94 and ARH 2.06; 95% CI 1.32-3.19, respectively). CONCLUSION: In this study, MMT enrolment did not predict heavy drinking and may even appear to decrease the initiation of heavy drinking. Our findings suggest younger age and cannabis use may predict heavy drinking. These findings could help inform on-going discussions about the effects of opioid agonist therapy on alcohol consumption among people who use heroin.
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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 | 0,002 | 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 ».