A pilot study on risk and protective factors for opioid overdose among people who use street fentanyl during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
North America is in the midst of an opioid overdose epidemic. British Columbia has been particularly impacted by the epidemic, as over 7,000 have died from illicit drug overdoses since the crisis was declared a public health emergency in 2016. These deaths have largely been fueled by the widespread prevalence of illicitly manufactured fentanyl. Moreover, the crisis has now been exacerbated by the COVID-19 pandemic, as several jurisdictions have experienced record numbers of overdose deaths in 2020. We undertook a narrative review to describe the risk and protective factors for opioid overdose examined in the current literature. While a range of factors have been studied, it remains unclear how factors previously identified in those using heroin, and how novel fentanyl-related factors are influencing the risk of overdose in those using fentanyl. We thereby conducted a cross-sectional pilot study to investigate the risk and protective factors for non-fatal opioid overdose among 36 participants using street fentanyl during the COVID-19 pandemic. We found that 86.1% reported the intentional use of fentanyl, and 47.2% reported having overdosed in the past six months. These findings add to the growing evidence base that more individuals are intentionally using fentanyl, rather than unintentionally using it. Gender, history of opioid overdose, and suicidal ideation were identified as risk factors for recent overdose. Route of administration, receiving opioid agonist treatment, and receiving safe supply were not significantly associated with overdose. This suggests that risk and protective factors previously identified in individuals who use heroin should be re-examined as their contributions to overdose risk may be different in individuals who use fentanyl. Novel factors related to fentanyl and the pandemic should be further investigated to examine their roles in overdose risk. Future studies in this urgently needed area of research will improve the identification of individuals at risk of overdose, and inform the development of tailored interventions and policies to improve health outcomes in this vulnerable population.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».