Risk and protective factors for opioid overdose during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».