Drug type and risk behaviors associated with non-fatal overdose among people who use drugs: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to determine the association between drug type, risk behaviors and non-fatal overdose among people who use drugs (PWUD). We searched for studies in English published before February 1, 2021, on PubMed, Scopus, Cochrane, and Web of Science to identify primary studies on the factors associated with non-fatal overdose among PWUD. After reviewing for study duplicates, the full-text of selected articles were assessed for eligibility using Population, Intervention, Comparator, Outcomes (PICO) criteria. After a detailed assessment of over 13,845 articles, a total of 49 studies met the eligibility criteria. We found that non-injection opioid use, heroin injection, cocaine use, concurrent use of buprenorphine and benzodiazepines, benzodiazepine use, incarceration, injecting drugs, and duration of injecting were associated with greater odds of non-fatal overdose among PWUD. The findings of the current meta-analysis support the requirement to improve suitable harm reduction strategies for drug users, such as peer-based overdose management, and further focusing on the need to balance the current emphasis on enforcement-based responses to illegal drug use with health-related 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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».