Impacts of an opioid overdose prevention intervention delivered subsequent to acute care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioid overdose is a major and increasing cause of injury and death. There is an urgent need for interventions to reduce overdose events among high-risk persons. METHODS: Adults at elevated risk for opioid overdose involving heroin or pharmaceutical opioids who had been cared for in an emergency department (ED) were randomised to overdose education combined with a brief behavioural intervention and take-home naloxone or usual care. Outcomes included: (1) time to first opioid overdose-related event resulting in medical attention or death using competing risks survival analysis; and (2) ED visit and hospitalisation rates, using negative binomial regression and adjusting for time at risk. RESULTS: During the follow-up period, 24% of the 241 participants had at least one overdose event, 85% had one or more ED visits and 55% had at least one hospitalisation, with no significant differences between intervention and comparison groups. The instantaneous risk of an overdose event was not significantly lower for the intervention group (sub-HR: 0.83; 95% CI 0.49 to 1.40). DISCUSSION: These null findings may be due in part to the severity of the population in terms of housing insecurity (70% impermanently housed), drug use, unemployment and acute healthcare issues. Given the high overdose and healthcare utilisation rates, more intensive interventions, such as direct referral and provision of housing and opioid agonist treatment medications, may be necessary to have a substantial impact on opioid overdoses for this high-acuity population in acute care settings. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT0178830; Results.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».