Factors associated with changes in illicit opioid use during the COVID-19 pandemic among incarcerated people who use drugs in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: People who use drugs (PWUD) have been disproportionately affected by the COVID-19 pandemic. This study aims to examine changes in illicit opioid use and related factors among incarcerated PWUD in Quebec, Canada, during the pandemic. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The authors conducted an observational, cross-sectional study in three Quebec provincial prisons. Participants completed self-administered questionnaires. The primary outcome, "changes in illicit opioid consumption," was measured using the question "Has your consumption of opioid drugs that were not prescribed to you by a medical professional changed since March 2020?" The association of independent variables and recent changes (past six months) in opioid consumption were examined using mixed-effects Poisson regression models with robust standard errors. Crude and adjusted risk ratios with 95% confidence intervals (95% CIs) were calculated. FINDINGS: A total of 123 participants (median age 37, 76% White) were included from January 19 to September 15, 2021. The majority (72; 59%) reported decreased illicit opioid consumption since March 2020. Individuals over 40 were 11% less likely (95% CI 14-8 vs 18-39) to report a decrease, while those living with others and with a history of opioid overdose were 30% (95% CI 9-55 vs living alone) and 9% (95% CI 0-18 vs not) more likely to report decreased illicit opioid consumption since March 2020, respectively. ORIGINALITY/VALUE: The authors identified possible factors associated with changes in illicit opioid consumption among incarcerated PWUD in Quebec. Irrespective of opioid consumption patterns, increased access to opioid agonist therapy and enhanced discharge planning for incarcerated PWUD are recommended to mitigate the harms from opioids and other drugs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».