Health impacts of a scale‐up of supervised injection services in a Canadian setting: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: In response to a dramatic rise in overdose deaths due to injection drug use, there was a rapid scale-up of low-threshold supervised injection services (SIS), termed 'overdose prevention sites' (OPS), in Vancouver, Canada in December 2016. We measured the potential impact of this intervention on SIS use and related health outcomes among people who inject drugs (PWID). DESIGN: Segmented regression analyses of interrupted time series data from two community-recruited prospective cohorts of PWID from January 2015 to November 2018 were used to measure the impact of the OPS scale-up on changes in SIS use, public injection, syringe sharing and addiction treatment participation, controlling for pre-existing secular trends. SETTING: Vancouver, Canada. PARTICIPANTS: Of 745 PWID, 292 (39.7%) were women, 441 (59.6%) self-reported white ancestry and the median age was 47 years (interquartile range = 38, 53) at baseline. MEASUREMENTS: Immediate (i.e. step level) and gradual (i.e. slope) changes in the monthly proportion of participants who self-reported past 6-month SIS use, public injection, syringe sharing and participation in any form of addiction treatment. FINDINGS: Post OPS expansion, the monthly prevalence of SIS use immediately increased by an estimated 6.4% [95% confidence interval (CI) = 1.7, 11.2] and subsequently further increased by an estimated 0.7% (95% CI = 0.3, 1.1) per month. The monthly prevalence of addiction treatment participation immediately increased by an estimated 4.5% (95% CI = 0.5, 8.5) following the OPS expansion, while public injection and syringe sharing were estimated to immediately decrease by 5.5% (95% CI = 0.9, 10.0) and 2.5% (95% CI = 0.5, 4.6), respectively. Findings were inconclusive as to whether or not an association was present between the intervention and subsequent gradual changes in public injection, syringe sharing and addiction treatment participation. CONCLUSIONS: Scaling-up overdose prevention sites in Vancouver, Canada in December 2016 was associated with immediate and continued gradual increases in supervised injection service engagement and immediate increases in related health benefits.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».