The influence of poly-drug use patterns on the association between opioid agonist treatment engagement and injecting initiation assistance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests people who inject drugs (PWID) prescribed opioid agonist treatment (OAT) are less likely to provide injection drug use (IDU) initiation assistance. We investigated the association between OAT engagement and providing IDU initiation assistance across poly-drug use practices in Vancouver, Canada. METHODS: Preventing Injecting by Modifying Existing Responses (PRIMER) is a prospective study seeking to identify structural interventions that reduce IDU initiation. We employed data from linked cohorts of PWID in Vancouver and extended the findings of a latent profile analysis (LPA). Multivariable logistic regression models were performed separately for the six poly-drug use LPA classes. The outcome was recently assisting others in IDU initiation; the independent variable was recent OAT engagement. RESULTS: Among participants (n = 1218), 85 (7.0%) reported recently providing injection initiation assistance. When adjusting for age and sex, OAT engagement among those who reported a combination of high-frequency heroin and methamphetamine IDU and low-to-moderate-frequency prescription opioid IDU and methamphetamine non-injection drug use (NIDU) was associated with lower odds of IDU initiation assistance provision (Adjusted Odds Ratio [AOR]: 0.18, 95% CI: 0.05-0.63, P = 0.008). Significant associations were not detected among other LPA classes. CONCLUSIONS: Our findings extend evidence suggesting that OAT may provide a population-level protective effect on the incidence of IDU initiation and suggest that this effect may be specific among PWID who engage in high-frequency methamphetamine and opioid use. Future research should seek to longitudinally investigate potential causal pathways explaining the association between OAT and initiation assistance provision among PWID to develop tailored intervention efforts.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».