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Enregistrement W3145766444 · doi:10.1016/s2468-2667(21)00007-4

Periods of altered risk for non-fatal drug overdose: a self-controlled case series

2021· article· en· W3145766444 sur OpenAlexaffabout
Claire Keen, Stuart A. Kinner, Jesse T Young, Kathryn Snow, Bin Zhao, Wenqi Gan, Amanda Slaunwhite

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilMurdoch Children's Research InstituteChildren’s Hospital of Wisconsin Research Institute
Mots-clésMedicinePoisson regressionIncidence (geometry)Drug overdoseEmergency medicineEmergency departmentCohort studyOpioid overdoseCohortPoison controlInjury preventionPsychiatryPediatricsOpioidEnvironmental healthPopulation(+)-NaloxoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Being recently released from prison or discharged from hospital, or being dispensed opioids, benzodiazepines, or antipsychotics have been associated with an increased risk of fatal drug overdose. This study aimed to examine the association between these periods and non-fatal drug overdose using a within-person design. METHODS: In this self-controlled case series, we used data from the provincial health insurance client roster to identify a 20% random sample of residents (aged ≥10 years) in British Columbia, Canada between Jan 1, 2015, and Dec 31, 2017 (n=921 346). Individuals aged younger than 10 years as of Jan 1, 2015, or who did not have their sex recorded in the client roster were excluded. We used linked provincial health and correctional records to identify a cohort of individuals who had a non-fatal overdose resulting in medical care during this time period, and key exposures, including periods of incarceration, admission to hospital, emergency department care, and supply of medications for opioid use disorder (MOUD), opioids for pain (unrelated to MOUD), benzodiazepines, and antipsychotics. Using a self-controlled case series, we examined the association between the time periods during and after each of these exposures and the incidence of non-fatal overdose with case-only, conditional Poisson regression analysis. Sensitivity analyses included recurrent overdoses and pre-exposure risk periods. FINDINGS: We identified 4149 individuals who had a non-fatal overdose in 2015-17. Compared with unexposed periods (ie, all follow-up time that was not part of a designated risk period for each exposure), the incidence of non-fatal overdose was higher on the day of admission to prison (adjusted incidence rate ratio [aIRR] 2·76 [95% CI 1·51-5·04]), at 1-2 weeks (2·92 [2·37-3·61]), and 3-4 weeks (1·34 [1·01-1·78]) after release from prison, 1-2 weeks after discharge from hospital (1·35 [1·11-1·63]), when being dispensed opioids for pain (after ≥4 weeks) or benzodiazepines (entire use period), and from 3 weeks after discontinuing antipsychotics. The incidence of non-fatal overdose was reduced during use of MOUD (aIRRs ranging from 0·33 [0·26-0·42] to 0·41 [0·25-0·67]) and when in prison (0·12 [0·08-0·19]). INTERPRETATION: Expanding access to and increasing support for stable and long-term medication for the management of opioid use disorder, improving continuity of care when transitioning between service systems, and ensuring safe prescribing and medication monitoring processes for medications that reduce respiratory function (eg, benzodiazepines) could decrease the incidence of non-fatal overdose. FUNDING: Murdoch Children's Research Institute and National Health and Medical Research Council.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
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

Citations54
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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