Type of drug use and risky determinants associated with fatal overdose among people who use drugs: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background We assessed sociodemographic variables, risky determinants, and type of drug use associated with fatal overdose among people who use drugs (PWUD).Methods Studies in English published from January 1, 1985 to May 1, 2021, were searched on PubMed, Scopus, Cochrane, and Web of Science to identify studies on variables associated with fatal overdoses among PWUDs. After reviewing for study duplicates, the full-text of selected articles were assessed for eligibility using Population, Intervention, Comparator, Outcomes (PICO) criteria: (i) population: PWUD; (ii) intervention: fatal overdose in the past year; (iii) comparator: PWUD who had not fatal overdose; (iv) outcome: fatal overdose in the last year and (v) study type: cross-sectional, cohort, and case–control studies.Results Out of 13,821 articles, 25 studies met eligibility criteria. Our findings showed socio-demographic determinants (younger age, marital status, being homeless, being male,) risky determinants (poor mental health, experience non-fatal overdose and needle sharing), and type of drug use (cocaine disorder, benzodiazepines disorder, alcohol disorder, psychostimulant disorder, polysubstance disorders, and heroin dependence), were significantly associated with fatal overdose among PWUD.Conclusions The present study data indicated that numerous characteristics were correlated with overdose-induced mortality. Such characteristics are certainly interrelated; however, each factor could potentially be targeted for intervention. The most particular reason for death was practicing illicit drug use, including opioids (e.g., heroin).Abbreviations PWUD: People who use drug; CI: Confidence intervals; NOS: Newcastle-Ottawa Scale; OR: Odds ratio; PICO: Population, Intervention, Comparator, Outcomes; PRISMA: Protocols of Systematic Reviews and Meta-Analyses; PWIDs: People who inject drugs; WHO: World Health Organization
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».