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Enregistrement W3195806125 · doi:10.1192/j.eurpsy.2021.2179

Risk and protective factors for opioid overdose during the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3195806125 sur OpenAlexaffabout
John Wong, Jean N. Westenberg, Nickie Mathew, Pouya Azar, Reinhard Michael Krausz

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensVancouver General HospitalBC Mental Health & Substance Use Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarm reductionMedicinePandemicMental healthDrug overdoseOpioid overdosePublic healthMental illnessEnvironmental healthHarmOccupational safety and healthPsychiatrySubstance abuseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical emergencyPoison controlOpioidDiseasePsychologyNursingInfectious disease (medical specialty)(+)-Naloxone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction People who use drugs (PWUD) are now at the intersection of two public health emergencies – the Covid-19 pandemic and the overdose crisis. They may be at heightened risk of overdose due to increased isolation, worsened mental health, and changes to the illicit drug supply. The province of British Columbia (BC) in Canada is anticipated to experience a record-breaking year of overdose deaths as over 1,500 people (32.9 deaths per 100,000) have died from overdose in 2020. In response, BC released new clinical guidelines in March to allow the prescribing of pharmaceutical alternatives aiming to reduce PWUD’s risk of overdose and contracting Covid-19. Objectives We examined the risk and protective factors for overdose during these dual crises. We explored how the Covid-19 pandemic has impacted the mental health and substance use of PWUD and their access to treatment and harm reduction services. Methods We are conducting a survey among patients with opioid use disorder at a major hospital in Vancouver, BC. It includes the following domains: sociodemographic characteristics; mental and physical health; substance use patterns; opioid overdose history; access to treatment, harm reduction services; impacts of Covid-19. Results We anticipate collecting data from 200 participants. Descriptive statistics and regression analysis will be conducted to describe the sample and determine the risk, protective factors for overdose. Conclusions We will gain a better understanding of overdose risk in PWUD who are now navigating the complex challenges created by the dual crises. This will in turn inform the establishment of evidence-based strategies to reduce their overdose risk. Disclosure No significant relationships.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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