Factors associated with take-home naloxone kit usage in British Columbia: an analysis of administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The British Columbia (BC) Take-Home Naloxone (THN) program provides naloxone to people at risk of experiencing or witnessing an opioid overdose for use in reversing suspected overdose events. This study seeks to examine trends and correlates of individuals obtaining a THN kit in BC between 2017 and 2020. METHODS: Records of THN kits distributed between 2017 and 2020 were the primary source of data for this analysis. Frequency tables were used to describe characteristics of people obtaining kits from THN sites. Correlates of individuals obtaining a THN kit to replace a previous kit reported as used to reverse an overdose were assessed with multivariate logistic regression. RESULTS: Between January 1, 2017, and December 31, 2020, 240,606 THN kits were reported distributed by registered sites to members of the public, with 90,011 records indicating that a kit was obtained to replace a previous kit that had been used to reverse an overdose. There was a significant trend in increasing kits reported used by year (p < 0.01). The kit recipient's risk of overdose was a significant predictor of having reported using a THN kit, and the strength of the association was dependent on gender (Male: Adjusted odds ratio (AOR) 5.37 [95% confidence interval (CI) 5.08 - 5.67]; Female: AOR 8.35 [95% CI 7.90 - 8.82]; Trans and gender expansive: AOR 3.68 [95% CI 2.82 - 4.79]). CONCLUSIONS: Between 2017 and 2020, THN kits were used to reverse tens of thousands of overdose events in BC, with people at risk of overdose (i.e. people who use drugs [PWUD]) having greater odds of using a kit to reverse an overdose than those not at risk. Thus, PWUD are responsible for reversing the vast majority of overdoses. THN kits are being distributed to the people who use them most. However, additional strategies in conjunction with community-based naloxone distribution programs are needed to address the rising number of illicit drug toxicity deaths.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».