Dynamics of overdose and non-overdose mortality among people living with HIV amidst the illicit drug toxicity crisis in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
We sought to characterize overdose and non-overdose mortality among PLWH amidst the illicit drug toxicity crisis in British Columbia, Canada. A population-based analysis of PLWH (age ≥19) in British Columbia accessing healthcare from April 1996 to March 2017 was conducted using data from the Seek and Treat for Optimal Prevention of HIV/AIDS (STOP HIV/AIDS) cohort linkage. Underlying causes of deaths were stratified into overdose and non-overdose causes. We compared (bivariate analysis) health-related characteristics and prescription history between PLWH died of overdose and non-overdose causes between April 2009 and March 2017. Among 9,180 PLWH, we observed 962 deaths (142 [14.7%] overdoses; 820 [85.2%] other causes). Compared to those who died from other causes, those who died of overdose were significantly younger (median age [Q, Q3]: 46 years [42, 52] vs. 54 years [48, 63]); had an indication of chronic pain (35.9% vs. 27.1%) and hepatitis C virus (64.8% vs. 50.4%), but fewer experienced hospitalization in the year before death. PLWH who died were most likely to be prescribed with opioids (>50%) and least likely with opioid agonist therapy (<10%) in a year before death. These findings highlight the syndemic of substance use, HCV, and chronic pain, and how the crisis is unqiuely impacting females and younger people.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».