Awareness, Possession, and Use of Take-Home Naloxone Among Illicit Drug Users, Vancouver, British Columbia, 2014-2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although take-home naloxone (THN) programs are integral in strategies to prevent overdose deaths among opioid users, the uptake of THN among people who use drugs (PWUD) (including non-opioid users) is unknown. The objectives of this study were to determine awareness, possession, and use of THN among PWUD in Vancouver, Canada, and identify barriers to adopting this strategy. METHODS: From December 1, 2014, to May 29, 2015, participants in 2 prospective cohort studies of PWUD in Vancouver completed a standardized questionnaire, which asked about awareness, possession, and use of THN; sociodemographic characteristics; and drug use patterns. We conducted multivariable logistic regression analyses to determine factors independently associated with awareness and possession of THN. RESULTS: Of 1137 PWUD, 727 (64%) reported at least 1 previous overdose ever, and 220 (19%) had witnessed an overdose in the previous 6 months. Although 769 (68%) participants overall reported awareness of THN, only 88 of 392 (22%) opioid users had a THN kit, 18 (20%) of whom had previously administered naloxone. Factors that were positively associated with awareness of THN included witnessing an overdose in the previous 6 months (adjusted odds ratio [aOR] = 2.23; 95% confidence interval [CI], 1.49-3.34; P < .001), possession of THN (aOR = 1.85; 95% CI, 1.11-3.06; P = .02), younger age (aOR = 1.02; 95% CI, 1.01-1.04; P = .003), white race (aOR = 1.67; 95% CI, 1.27-2.19; P < .001), hepatitis C infection (aOR = 1.63; 95% CI, 1.13-2.36; P = .01), residing in Vancouver's Downtown Eastside neighborhood (aOR = 1.93; 95% CI, 1.47-2.53; P < .001), and at least daily heroin injection (aOR = 1.69; 95% CI, 1.09-2.62; P < .02). CONCLUSION: Efforts to improve knowledge of and participation in the THN program may contribute to reduced opioid overdose mortality in Vancouver.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».