Sex-Specific Risk Factors and Health Disparity Among Hepatitis C Positive Patients Receiving Pharmacotherapy for Opioid Use Disorder: Findings From a Propensity Matched Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of opioid-related fatality has reached unparalleled levels across North America. Patients with comorbid hepatitis C virus (HCV) remain the most vulnerable and difficult to treat. Considering the unique challenges associated with this population, we aimed to re-examine the impact of HCV on response to medication assistant treatment for opioid use disorder and establish sex-specific risk factors affecting care. METHODS: This study employs a multi-center prospective cohort design, with 1-year follow-up. Patients aged ≥18, receiving methadone for opioid use disorder were recruited from a network of outpatient opioid addiction treatment centers across Southern Ontario, Canada. Patients with ≥50% positive opioid urine screens over 1 year of follow-up were classified as poor responders. The prognostic impact of HCV on response was established using a propensity score matched analysis. Sex-specific regression models were constructed to evaluate risk factors for treatment response. RESULTS: Among participants eligible for inclusion (n = 1234), HCV was prevalent in 25% (n = 307). HCV patients exhibited significantly higher rates of high-risk opioid consumption patterns 35.29% (standard deviation 0.478). Sex-specific examination revealed females with HCV incur a 2 times increased risk for high-risk opioid consumption behaviors (female odds ratio: 1.95, 95% confidence interval 1.23, 3.10; P = 0.01). CONCLUSIONS: Findings from this study establish the link between HCV and poor treatment response, with differentially higher risk among female patients. In light of the high potential for overdose among this population, concerted efforts are required for distinguishing the source for sex-based disparities, in addition to establishing trauma and gender informed treatment protocols.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».