Clinical outcomes and health care costs among people entering a safer opioid supply program in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: London InterCommunity Health Centre (LIHC) launched a safer opioid supply (SOS) program in 2016, where clients are prescribed pharmaceutical opioids and provided with comprehensive health and social supports. We sought to evaluate the impact of this program on health services utilization and health care costs. Methods: We conducted an interrupted time series analysis of London, Ontario, residents who received a diagnosis of opioid use disorder (OUD) and who entered the SOS program between January 2016 and March 2019, and a comparison group of individuals matched on demographic and clinical characteristics who were not exposed to the program. Primary outcomes were emergency department (ED) visits, hospital admissions, admissions for infections and health care costs. We used autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to evaluate the impact of SOS initiation and compared outcome rates in the year before and after cohort entry. Results: In the time series analysis, rates of ED visits (−14 visits/100, 95% confidence interval [CI] −26 to −2; p = 0.02), hospital admissions (−5 admissions/100, 95% CI −9 to −2; p = 0.005) and health care costs not related to primary care or outpatient medications (−$922/person, 95% CI −$1577 to −$268; p = 0.008) declined significantly after entry into the SOS program (n = 82), with no significant change in rates of infections (−1.6 infections/100, 95% CI −4.0 to 0.8; p = 0.2). In the year after cohort entry, the rate of ED visits (rate ratio [RR] 0.69, 95% CI 0.53 to 0.90), hospital admissions (RR 0.46, 95% CI 0.29 to 0.74), admissions for incident infections (RR 0.51, 95% CI 0.27 to 0.96) and total health care costs not related to primary care or outpatient medications ($15 635 v. $7310/person-year; p = 0.002) declined significantly among SOS clients compared with the year before. We observed no significant change in any of the primary outcomes among unexposed individuals (n = 303). Interpretation: Although additional research is needed, this preliminary evidence indicates that SOS programs can play an important role in the expansion of treatment and harm-reduction options available to assist people who use drugs and who are at high risk of drug poisoning.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».