History of medication-assisted treatment and its association with initiating others into injection drug use in San Diego, CA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication-assisted treatment (MAT) remains the gold standard for the treatment of opioid use disorder. MAT also reduces the frequency of injecting among people who inject drugs (PWID). Relatedly, data suggest that PWID play a key role in the initiation of others into drug injecting by exposing injecting practices to injection-naïve drug users. Our primary objective was to test whether a history of MAT enrollment is associated with a reduced odds of PWID providing injection initiation assistance. METHODS: Preventing Injecting by Modifying Existing Responses (PRIMER; NIDA DP2-DA040256-01), is a multi-site cohort study assessing the impact of socio-structural factors on the risk that PWID provide injection initiation assistance. Data were drawn from a participating cohort of PWID in San Diego, CA. The primary outcome was reporting ever providing injection initiation assistance; the primary predictor was reporting ever being enrolled in MAT. Logistic regression was used to model associations between MAT enrollment and ever initiating others into injecting while adjusting for potential confounders. RESULTS: Participants (n = 354) were predominantly male (n = 249, 70%). Thirty-eight percent (n = 135) of participants reported ever initiating others into injection drug use. In multivariate analysis, participants who reported a history of MAT enrollment had significantly decreased odds of ever providing injection initiation assistance (Adjusted Odds Ratio [AOR]: 0.62, 95% Confidence Interval [CI]: 0.39-0.99). CONCLUSIONS: These preliminary findings suggest an association between MAT enrollment and a lower odds that male PWID report providing injection initiation assistance to injection-naïve drug users. Further research is needed to identify the pathways by which MAT enrollment may impact the risk that PWID initiate others into drug injecting.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».