Interest in Getting Help to Reduce or Stop Substance Use Among Syringe Exchange Clients Who Use Opioids
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Opioid use is a growing problem in the United States. Despite existence of effective treatments (eg, opioid agonist medication), most people with opioid use disorder do not receive treatment. Increasing treatment receipt is an essential component of the response to the opioid crisis. We examined factors associated with interest in getting help to reduce or stop substance use among syringe exchange program (SEP) clients who reported using opioids. METHODS: Surveys were administered at 17 SEPs across Washington State during 2015; 436 respondents who reported recent opioid use and not receiving current treatment were eligible for this analysis. Multivariable logistic regression was conducted to examine factors associated with being somewhat or very interested in getting help, including sociodemographic characteristics, substance use behaviors and outcomes, and use of health care services. RESULTS: Most participants reported interest in getting help (77.5%). Factors positively associated with interest included female gender (adjusted odds ratio [AOR] = 1.79; 95% confidence interval [CI]: 1.03, 3.11), having an abscess (AOR = 1.87; 95% CI: 1.02, 3.40), and having received treatment (AOR = 4.83; 95% CI: 1.77, 13.14) or other services (AOR = 3.01; 95% CI: 1.06, 8.54) in the past year. Recent methamphetamine use was negatively associated with interest in getting help (AOR = 0.49; 95% CI: 0.26, 0.91). CONCLUSIONS: In this survey of SEP clients, interest in getting help to reduce or stop substance use was prevalent and varied across subpopulations of persons using opioids. Findings point to SEPs as an important venue for treatment engagement, and suggest subgroups who may be targeted for engagement interventions.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».