Understanding Fatal and Non-Fatal Drug Overdose Risk Factors: Overdose Risk Questionnaire Pilot Study—Validation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Drug overdoses (fatal and non-fatal) are among the leading causes of death in population with substance use disorders. The aim of the current study was to identify risk factors for fatal and non-fatal drug overdose for predominantly opioid-dependent treatment–seeking population. Methods: Data were collected from 640 adult patients using a self-reported 25-item Overdose Risk (OdRi) questionnaire pertaining to drug use and identified related domains. The exploratory factor analysis (EFA) was primarily used to improve the interpretability of this questionnaire. Two sets of EFA were conducted; in the first set of analysis, all items were included, while in the second set, items related to the experience of overdose were removed. Logistic regression was used for the assessment of latent factors’ association with both fatal and non-fatal overdoses. Results: EFA suggested a three-factor solution accounting for 75 and 97% of the variance for items treated in the first and second sets of analysis, respectively. Factor 1 was common for both sets of EFA analysis, containing six items (Cronbach’s α = 0.70) focusing around “illicit drug use and lack of treatment.” In the first set of analysis, Factors 2 (Cronbach’s α = 0.60) and 3 (Cronbach’s α = 0.34) were focusing around “mental health and emotional trauma” and “chronic drug use and frequent overdose” domains, respectively. The increase of Factor 2 was found to be a risk factor for fatal drug overdose (adjusted coefficient = 1.94, p = 0.038). In the second set of analysis, Factors 2 (Cronbach’s α = 0.65) and 3 (Cronbach’s α = 0.59) as well as Factor 1 were found to be risk factors for non-fatal drug overdose ever occurring. Only Factors 1 and 3 were positively associated with non-fatal overdose (one in a past year). Conclusion: The OdRi tool developed here could be helpful for clinical studies for the overdose risk assessment. However, integrating validated tools for mental health can probably help refining the accuracy of latent variables and the questionnaire’s consistency. Mental health and life stress appear as important predictors of both fatal and non-fatal overdoses.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».