Trauma and post-traumatic stress disorder in patients treated for opioid use disorder: findings from a 12-month cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Exposure to traumatic events is both a risk factor for substance use and an adverse outcome of substance use disorders. Identifying and managing post-traumatic stress disorder (PTSD) in patients with addiction requires attention. Aims To examine the lifetime prevalence of traumatic events and past-month prevalence of PSTD in patients treated for opioid use disorder, and explore the association between trauma, PTSD and treatment outcomes. Method Participants ( n = 674) receiving methadone treatment in 20 community clinics across Ontario, Canada, were administered the Mini-International Neuropsychiatric Interview to identify self-reported traumatic events and PTSD. Drug use was measured for 12 months by urine drug screens. Results Eleven per cent of participants met past-month criteria for PTSD ( n = 72), and 48% reported history of traumatic events with no current PTSD ( n = 323). Participants with PTSD were more likely to be female (odds ratio 2.13, 95% CI 1.20–3.76) and less likely to be employed (odds ratio 0.31, 95% CI 0.16–0.61) or married (odds ratio 0.51, 95% CI 0.26–0.90) than those with no trauma history. Antidepressants (39 v . 24%) and benzodiazepines (36 v . 18%) were differentially prescribed to patients with and without PTSD. Length of time in treatment and opioid use were not associated with trauma; however, suicidal ideation was more common in PTSD (odds ratio 2.29, 95% CI 1.04–5.01). Conclusions Trauma and PTSD are prevalent among patients with opioid use disorder, and consideration of trauma symptoms and associated characteristics is warranted. Patients with and without comorbid PTSD differ clinically and psychosocially, highlighting the relevance of integrating addiction and mental health services for this 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».