Impact of drug consumption rooms on non-fatal overdoses, abscesses and emergency department visits in people who inject drugs in France: results from the COSINUS cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effectiveness of drug consumption rooms (DCRs) for people who inject drugs (PWID) has been demonstrated for HIV and hepatitis C virus risk practices, and access to care for substance use disorders. However, data on other health-related complications are scarce. Using data from the French COSINUS cohort, we investigated the impact of DCR exposure on non-fatal overdoses, abscesses and emergency department (ED) visits, all in the previous 6 months. METHODS: COSINUS is a 12-month prospective cohort study of 665 PWID in France studying DCR effectiveness on health. We collected data from face-to-face interviews at enrolment, and at 6 and 12 months of follow-up. After adjusting for other correlates (P-value < 0.05), the impact of DCR exposure on each outcome was assessed using a two-step Heckman mixed-effects probit model, allowing us to adjust for potential non-randomization bias due to differences between DCR-exposed and DCR-unexposed participants, while taking into account the correlation between repeated measures. RESULTS: At enrolment, 21%, 6% and 38% of the 665 participants reported overdoses, abscesses and ED visits, respectively. Multivariable models found that DCR-exposed participants were less likely to report overdoses [adjusted coefficient (95% CI): -0.47 (-0.88; -0.07), P = 0.023], abscesses [-0.74 (-1.11; -0.37), P < 0.001] and ED visits [-0.74 (-1.27; -0.20), P = 0.007]. CONCLUSION: This is the first study to show the positive impact of DCR exposure on abscesses and ED visits, and confirms DCR effectiveness in reducing overdoses, when adjusting for potential non-randomization bias. Our findings strengthen the argument to expand DCR implementation to improve PWID injection environment and health.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».