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Enregistrement W4309941532 · doi:10.1186/s13011-022-00504-z

Stimulant use disorder diagnosis and opioid agonist treatment dispensation following release from prison: a cohort study

2022· article· en· W4309941532 sur OpenAlexafffund
Heather Palis, Bin Zhao, Pam Young, Mo Korchinski, Leigh Greiner, Tonia L. Nicholls, Amanda Slaunwhite

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British ColumbiaMinistry of Health, British ColumbiaMichael Smith Health Research BC
Mots-clésStimulantOpioid use disorderMedicineContext (archaeology)PsychiatryPrisonOpioidOdds ratioPopulationPsychologyInternal medicineEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Concurrent opioid and stimulant use is on the rise in North America. This increasing trend of use has been observed in the general population, and among people released from prison in British Columbia (BC), who face an elevated risk of overdose post-release. Opioid agonist treatment is an effective treatment for opioid use disorder and reduces risk of overdose mortality. In the context of rising concurrent stimulant use among people with opioid use disorder, this study aims to investigate the impact of stimulant use disorder on opioid agonist treatment dispensation following release from prison in BC. METHODS: 2018 (N = 13,380). Hospital and primary-care administrative health records were used to identify opioid and stimulant use disorder and mental illness. Age, sex, and health region were derived from BC's Client Roster. Incarceration data were retrieved from provincial prison records. Opioid agonist treatment data was retrieved from BC's provincial drug dispensation database. A generalized estimating equation produced estimates for the relationship of stimulant use disorder and opioid agonist treatment dispensation within two days post-release. RESULTS: Cases of release among people with an opioid use disorder were identified (N = 13,380). Approximately 25% (N = 3,328) of releases ended in opioid agonist treatment dispensation within two days post-release. A statistically significant interaction of stimulant use disorder and mental illness was identified. Stratified odds ratios (ORs) found that in the presence of mental illness, stimulant use disorder was associated with lower odds of obtaining OAT [(OR) = 0.73, 95% confidence interval (CI) = 0.64-0.84)] while in the absence of mental illness, this relationship did not hold [OR = 0.89, 95% CI = 0.70-1.13]. CONCLUSIONS: People with mental illness and stimulant use disorder diagnoses have a lower odds of being dispensed agonist treatment post-release compared to people with mental illness alone. There is a critical need to scale up and adapt opioid agonist treatment and ancillary harm reduction, and treatment services to reach people released from prison who have concurrent stimulant use disorder and mental illness diagnoses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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