Methadone Maintenance Treatment Discontinuation Among Young People who use Opioids in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Retaining adolescents and young adults (AYA) in medications for opioid use disorder (MOUD), like methadone maintenance treatment (MMT), is critical to reducing toxic drug fatalities. This analysis sought to identify factors associated with MMT discontinuation among AYA. METHOD: Data were derived from the At-Risk Youth Study, a prospective cohort study of street-involved AYA in Vancouver, Canada, between December 2005 and June 2018. Multivariable extended Cox regression identified factors associated with time to MMT discontinuation among AYA who recently initiated MMT. In subanalysis, multivariable extended Cox regression analysis identified factors associated with time to "actionable" MMT discontinuation, which could be addressed through policy changes. RESULTS: = 11, 3.6%). Of the remaining 160 participants who initiated MMT over the study period, 102 (63.8%) discontinued MMT accounting for 119 unique discontinuation events. In multivariable extended Cox regression, MMT discontinuation was positively associated with recent weekly crystal methamphetamine use (adjusted hazard ratio [AHR] = 1.67, 95% confidence interval [CI]: 1.19 to 2.35), but negatively associated with age of first "hard" drug use (per year older) (AHR = 0.95, 95% CI: 0.90 to 1.00) and female sex (AHR = 0.66, 95% CI: 0.44 to 0.99). In subanalysis, recent weekly crystal methamphetamine use (AHR = 4.61, 95% CI: 1.78 to 11.9) and weekly heroin or fentanyl use (AHR = 3.37, 95% CI: 1.21 to 9.38) were positively associated with "actionable" MMT discontinuation, while older age (AHR = 0.87, 95% CI: 0.76 to 0.99) was negatively associated. CONCLUSIONS: Efforts to revise MMT programming; provide access to a range of MOUD, harm reduction, and treatments; and explore coprescribing stimulants to AYA with concurrent stimulant use may improve treatment retention and reduce toxic drug fatalities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».