Adverse events related to bystander naloxone administration in cases of suspected opioid overdose in British Columbia: An observational study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Take-Home Naloxone programs have been introduced across North America in response to rising opioid overdose deaths. There is currently limited real-world data on bystander naloxone administration, overdose outcomes, and evidence related to adverse events following bystander naloxone administration. METHODS: The research team used descriptive statistics from Take-Home Naloxone administration forms. We explored reported demographic variables and adverse events among people who received by-stander administered naloxone in a suspected opioid overdose event between August 31, 2012 and December 31, 2018 in British Columbia. We examined and contextualized differences across years given policy, program and drug toxicity changes. We used multivariate logistic regression to examine whether an association exists between number of ampoules of naloxone administered and the odds that the recipient will experience withdrawal symptoms. RESULTS: A large majority (98.1%) of individuals who were administered naloxone survived their overdose and 69.2% had no or only mild withdrawal symptoms. Receiving three (Adjusted Odds Ratio (AOR) 1.64 (95% Confidence Interval (CI): 1.08-2.48)) or four or more (AOR 2.19 (95% CI: 1.32-3.62)) ampoules of naloxone was significantly associated with odds of moderate or severe withdrawal compared to receiving one ampoule of naloxone. CONCLUSIONS: This study provides evidence from thousands of bystander reversed opioid overdoses using Take-Home Naloxone kits in British Columbia, and suggests bystander-administered naloxone is safe and effective for opioid overdose reversal. Data suggests an emphasis on titration during bystander naloxone training in situations where the person experiencing overdose can be adequately ventilated may help avoid severe withdrawal symptoms. We identified a decreasing trend in the likelihood of moderate or severe withdrawal over the study period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».