Impact of the COVID-19 pandemic on the prevalence of opioid agonist therapy discontinuation in Ontario, Canada: A population-based time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We assessed the impact of COVID-19, which includes the declaration of a state of emergency and subsequent release of pandemic-specific OAT guidance (March 17, 2020 to March 23, 2020) on the prevalence of OAT discontinuation. METHODS: We conducted a population-based time series analysis using interventional autoregressive integrated moving average models among Ontario residents who were stable (>60 days of continuous use) and not yet stable on OAT. Specifically, we examined whether COVID-19 impacted the weekly percentage of individuals who discontinued OAT, overall and stratified by treatment type (methadone vs. buprenorphine/naloxone). Additionally, we compared demographic characteristics and patient outcomes among people stable on OAT who discontinued treatment during (March 17, 2020 to November 30, 2020) and prior (July 3, 2019 to March 16, 2020) to the pandemic. RESULTS: The weekly prevalence of OAT discontinuation across the study period ranged between 0.6% and 1.1%, among those stable on treatment compared to 7.3% and 16.6%, among those not stable on treatment. Following COVID-19, there was no significant change in the percentage of Ontarians who discontinued OAT, regardless of whether they were stabilized on treatment. Among those stable on OAT, a similar proportion of patients restarted therapy and experienced opioid-related harm following an OAT discontinuation. However, mortality following OAT discontinuation must be noted, as approximately 1.4% and 0.8% of people who discontinued methadone and buprenorphine/naloxone respectively, died within 30 days of discontinuation. CONCLUSIONS: Trends in the prevalence of OAT discontinuation did not significantly change during the first eight months of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».