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Enregistrement W3000019135 · doi:10.1016/j.drugpo.2020.102665

Known fentanyl use among clients of harm reduction sites in British Columbia, Canada

2020· article· en· W3000019135 sur OpenAlexaffabout
Mohammad Karamouzian, Kristi Papamihali, Brittany Graham, Alexis Crabtree, Christopher P. Mill, Margot Kuo, Sara Young, Jane A. Buxton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFentanylMedicineHeroinHarm reductionMultinomial logistic regressionOpioidPoisson regressionLogistic regressionUrinalysisMethadoneEmergency medicineAnesthesiaEnvironmental healthUrinePsychiatryInternal medicineFamily medicinePopulationDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: North America is in the midst of an opioid overdose epidemic and it is commonly suggested that exposure to fentanyl is unknown. Using a provincial survey of harm reduction site clients, we aimed to characterize known and unknown fentanyl use and their correlates among people who use drugs in British Columbia, Canada. METHODS: We recruited 486 clients who were >18 years old and 316 agreed to provide a urine sample for substance use testing. Reported known fentanyl use was defined as a three-level categorical variable assessing recent (i.e., in the previous three days) fentanyl exposure: (i) known exposure; (ii) unknown exposure; and (iii) no exposure. We also assessed any exposure to fentanyl (Yes vs. No) confirmed by urinalysis. Survey data were summarized using descriptive statistics. Multinomial logistic regression and modified Poisson regression models were built to examine different correlates of exposure to fentanyl. RESULTS: Median age of the participants was 40 (IQR: 32-49). Out of the 303 eligible participants, 38.7% (117) reported known fentanyl use, 21.7% (66) had unknown fentanyl use, and 39.6% (120) had no recent fentanyl use. In the adjusted multinomial logistic regression model and in comparison with unknown fentanyl use, recent known fentanyl use was significantly associated with self-report of methadone use (aRRR = 3.18), heroin/morphine use (aRRR = 4.40), and crystal meth use (aRRR = 2.95). Moreover, any recent exposure to fentanyl (i.e., positive urine test for fentanyl) was significantly associated with living in urban settings (aPR = 1.49), and self-reporting recent cannabis use (aPR = 0.73), crystal meth (aPR = 1.45), and heroin/morphine use (aPR = 2.48). CONCLUSION: The landscape of illicit opioid use is changing in BC and more people are using fentanyl knowingly. The increasing prevalence of known fentanyl use is concerning and calls for further investments in public awareness and public policy efforts regarding fentanyl exposure and risks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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