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Enregistrement W3212168224 · doi:10.1136/bmjopen-2021-048944

Rates of opioid agonist treatment prescribing in provincial prisons in Ontario, Canada, 2015–2018: a repeated cross-sectional analysis

2021· article· en· W3212168224 sur OpenAlexafffundabout
Claire Bodkin, Susan J. Bondy, Leonora Regenstreif, Lori Kiefer, Fiona G. Kouyoumdjian

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMinistry of Community Safety and Correctional ServicesPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBuprenorphineMedicineMethadone(+)-NaloxonePrisonContext (archaeology)PopulationMedical prescriptionOpioidCross-sectional studyOpioid use disorderPsychiatryEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe opioid agonist treatment prescribing rates in provincial prisons and compare with community prescribing rates. DESIGN: We used quarterly, cross-sectional data on the number and proportion of people prescribed opioid agonist treatment in prison populations. Trends were compared with Ontario surveillance data from prescribers, reported on a monthly basis. SETTING: Provincial prisons and general population in Ontario, Canada between 2015 and 2018. PARTICIPANTS: Adults incarcerated in provincial prisons and people ages 15 years and older in Ontario. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Opioid agonist treatment prescribing prevalence, defined as treatment with methadone or buprenorphine/naloxone. RESULTS: In prison, 6.9%-8.4% of people were prescribed methadone; 0.8% to 4.8% buprenorphine/naloxone; and 8.2% to 13.2% either treatment over the study period. Between 2015 and 2018, methadone prescribing prevalence did not substantially change in prisons or in the general population. The prevalence rate of buprenorphine/naloxone prescribing increased in prisons by 1.70 times per year (95% CI 1.47 to 1.96), which was significantly higher than the increase in community prescribing: 1.20 (95% CI 1.19 to 1.21). Buprenorphine/naloxone prescribing prevalence was significantly different across prisons. CONCLUSIONS: The increase in opioid agonist treatment prescribing between 2015 and 2018 in provincial prisons shows that efforts to scale up access to treatment in the context of the opioid overdose crisis have included people who experience incarceration in Ontario. Further work is needed to understand unmet need for treatment and treatment impacts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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