Investigating opioid preference to inform safe supply services: A cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The drug toxicity crisis continues to be a significant cause of death. Over 24,600 people died from opioid toxicity in Canada over the last 5 years. Safe supply programs are required now more than ever to address the high rate of drug toxicity overdose deaths caused by illicit fentanyl and its analogues. This study aims to identify opioid preferences and associated variables to inform further phases of safe supply program implementation. METHODS: The Harm Reduction Client Survey, an annual cross-sectional survey of people who use drugs (PWUD), was administered at harm reduction supply distribution sites in BC in October-December 2019. The survey collects information on substance use patterns, associated harms, stigma, and utilization of harm reduction services. Eligibility criteria for survey participation included aged 19 years or older; self-reported substance use of any illicit substance in the past six months, and ability to provide verbal informed consent. We conducted multivariate logistic regression to investigate associations with opioid preference. We used the dichotomized preference for either heroin or fentanyl as an outcome variable. Explanatory variables of interest included: geographic region, urbanicity, gender, age category, Indigenous identity, housing, employment, witnessing or experiencing an overdose, using drugs alone, using drugs at an observed consumption site, injection as preferred mode of use, injecting any drug, frequency of use, and drugs used in last 3 days. RESULTS: Of the 621 survey participants, 405 reported a preferred opioid; of these 57.8% preferred heroin, 32.8% preferred fentanyl and 9.4% preferred prescription opioids. The proportion of participants who preferred heroin over fentanyl significantly increased with age. The adjusted odds of a participant 50 or older preferring heroin was 6.76 (95% CI: 2.78-16.41, p-value: < 0.01) times the odds of an individual 29 or under. The adjusted odds of an Indigenous participant reporting a preference for heroin compared to fentanyl was 1.75 (95% CI: 1.03-2.98, p-value: 0.04) the odds of a non-Indigenous participant reporting the same. Adjusted odds of heroin preference also differed between geographic regions within British Columbia, Canada. CONCLUSION: Opioid preference differs by age, geographic area, and Indigenous identity. To create effective safe supply programs, we need to engage PWUD about their drugs of choice.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».