Temporal Changes in Non-Fatal Opioid Overdose Patterns among People who use Drugs in a Canadian Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Little is known about how the expansion of opioid agonist therapy (OAT) and emergence of fentanyl in the illicit drug supply in North America has influenced non-fatal opioid overdose (NFOD) risk. Therefore, we sought to identify patterns of substance use and addiction treatment engagement (i.e., OAT, other inpatient or outpatient treatment) prior to NFOD, as well as the trends and correlates of each pattern among people who use drugs (PWUD) in Vancouver, Canada. Methods: Data were derived from participants in three prospective cohorts of PWUD in Vancouver in 2009–2016. Observations from participants reporting opioid-related NFOD in the previous six months were included. A latent class analysis was used to identify classes based on substances used at the time of last NFOD and addiction treatment engagement in the month prior to the last NFOD. Multivariable generalized estimating equations estimated the correlates of each class membership. Results: In total, 889 observations from 570 participants were included. Four distinct classes were identified: (1) polysubstance use (PSU) and addiction treatment engagement; (2) PSU without treatment engagement; (3) exposure to unknown substances, mostly without treatment engagement; and (4) primary heroin users without treatment engagement. The class of exposure to unknown substances appeared in 2015 and became the dominant group (76.9%) in 2016. In multivariable analyses, the odds of membership in the class of primary heroin users decreased over time (adjusted odds ratio [AOR]: 0.74, 95% confidence interval [CI]: 0.68–0.81). Conclusions: Changing profiles of PWUD reporting opioid-related NFOD were seen over time. Notably, there was a sudden increase in reports of overdose following exposure to unknown substances since 2015, the majority of whom reported no recent addiction treatment engagement. Further study into patterns of substance use and strategies to improve addiction treatment engagement is needed to improve and focus overdose prevention efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».