Opioid agonist treatment uptake within provincial correctional facilities in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Multiple interventions and policy changes related to opioid agonist treatment (OAT) have been introduced in British Columbia, Canada to increase engagement and retention in OAT. We aimed to estimate the impact of policy changes and the announcement of the opioid overdose-related public health emergency on the use of OAT for incarcerated individuals with opioid use disorder. DESIGN: Interrupted time-series analysis. Events of interest included the expansion of buprenorphine/naloxone into provincial health-care insurance coverage in October 2015 and the public health emergency declared in April 2016. SETTING AND PARTICIPANTS: Our study included 9220 incarcerated individuals from 12 provincial corrections facilities in British Columbia, Canada for a total of 75 649 calendar months of incarceration. MEASUREMENTS: Monthly measures of OAT use during incarceration from 1 January 2013 to 30 September 2017. We estimated changes in OAT use, controlling for individual and facility-level factors, using a general estimating equation, specified with a logit link and an autoregressive correlation matrix. FINDINGS: After the provincial health insurance coverage expansion, a sharp increase in OAT use during incarceration was observed [adjusted odds ratio (aOR) = 1.16, 95% confidence interval (CI) = 1.13, 1.19]. The public health emergency coincided with an immediate but temporary increase in OAT receipt (aOR = 1.34, 95% CI = 1.22, 1.47). During the entire study period, we estimated a 10-fold increase in the adjusted odds of OAT use during incarceration (aOR = 10.10, 95% CI = 8.98, 11.37). CONCLUSION: Following an expansion of health-care insurance coverage to include buprenorphine/naloxone, receipt of opioid agonist treatment (OAT) within correctional facilities in British Columbia, Canada increased, largely driven by an increase in buprenorphine/naloxone prescriptions among individuals without recent OAT experience.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».