Seeking prescription opioids from physicians for nonmedical use among people who inject drugs in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite the high prevalence of prescription opioid (PO) misuse, little is known about the phenomenon of seeking POs for nonmedical use among high-risk populations, such as people who inject drugs (PWID). We therefore sought to examine the prevalence and correlates of seeking POs from a physician for nonmedical use among PWID in Vancouver, Canada. METHODS: Cross-sectional data from two open prospective cohort studies of PWID in Vancouver were collected between June 2013 and May 2014 (n = 1252). Multivariable logistic regression was used to identify factors associated with seeking POs from physicians for nonmedical use. RESULTS: Of 1252 participants, 458 individuals (36.6%) reported ever trying to get a PO prescription from a physician for nonmedical use and, of these, 343 (74.9%, comprising 27.4% of the total sample) reported ever being successful. Variables independently and positively associated with PO-seeking behavior included older age (adjusted odds ratio [AOR] = 1.02), Caucasian ethnicity (AOR = 1.38), having ever overdosed (AOR = 1.32), having ever participated in methadone maintenance therapy (AOR = 1.90), having ever dealt drugs (AOR = 1.65), and having ever been refused a prescription for pain medication (AOR = 2.02) (all p < .05). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: We observed that PO-seeking behavior was common among this sample of PWID and associated with several markers of higher intensity drug use. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: Our findings highlight the need to identify evidence-based public health and clinical strategies to mitigate PO misuse among PWID without compromising care for PWID with legitimate medical concerns. (Am J Addict 2016;25:275-282).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».