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Enregistrement W3193914870 · doi:10.1186/s12954-021-00537-w

A drug-related Good Samaritan Law and calling emergency medical services for drug overdoses in a Canadian setting

2021· article· en· W3193914870 sur OpenAlexafffundabout
Soroush Moallef, JinCheol Choi, M‐J Milloy, Kora DeBeck, Thomas Kerr, Kanna Hayashi

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre on Substance UseSt. Paul's HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineResidenceEmergency medical servicesOdds ratioLogistic regression(+)-NaloxoneMedical emergencyDemographyConfidence intervalEmergency medicinePsychiatryFamily medicineSociologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People who use drugs (PWUD) are known to fear calling emergency medical services (EMS) for drug overdoses. In response, drug-related Good Samaritan Laws (GSLs) have been widely adopted in the USA and Canada to encourage bystanders to call emergency medical services (EMS) in the event of a drug overdose. However, the effect of GSLs on EMS-calling behaviours has been understudied. We sought to identify factors associated with EMS-calling, including the enactment of the Canadian GSL in May 2017, among PWUD in Vancouver, Canada, a setting with an ongoing overdose crisis. METHODS: Data were derived from three prospective cohort studies of PWUD in Vancouver in 2014-2018. Multivariable logistic regression was used to determine factors associated with EMS-calling among PWUD who witnessed an overdose event. An interrupted time series (ITS) analysis was employed to assess the impact of GSL on monthly prevalence of EMS-calling. RESULTS: Among 540 eligible participants, 321 (59%) were males and 284 (53%) reported calling EMS. In multivariable analysis, ever having administered naloxone three or more times (adjusted odds ratio [AOR] 2.00; 95% confidence interval [CI] 1.08-3.74) and residence in the Downtown Eastside (DTES) neighbourhood of Vancouver (AOR 1.96; 95% CI 1.23-3.13) were positively associated with EMS-calling, while living in a single occupancy hotel (SRO) was negatively associated with EMS-calling (AOR 0.51; 95% CI 0.30-0.86). The post-GSL enactment period was not associated with EMS-calling (AOR 0.81; 95% CI 0.52-1.25). The ITS found no significant difference in the monthly prevalence of EMS-calling between pre- and post-GSL enactment periods. CONCLUSION: We observed EMS being called about half the time and the GSL did not appear to encourage EMS-calling. We also found that individuals living in SROs were less likely to call EMS, which raises concern given that fatal overdose cases are concentrated in SROs in our setting. The link between many naloxone administrations and EMS-calling could indicate that those with prior experience in responding to overdose events were more willing to call EMS. Increased efforts are warranted to ensure effective emergency responses for drug overdoses among PWUD.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,975

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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