Smoking identified as preferred mode of opioid safe supply use; investigating correlates of smoking preference through a 2021 cross-sectional study in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing number of illicit drug toxicity deaths in British Columbia (BC) has led to calls for a regulated (pharmaceutical grade) supply of substances ("safe supply"). In order to inform safe supply recommendations, we aimed to identify why people currently smoke opioids and assess the preferred mode of consumption if people who use opioids were provided with opioid safe supply. METHODS: The BC Harm Reduction Client Survey (HRCS) is an annual survey that gathers information about people who use drugs' (PWUD) substance use characteristic with the goal of contributing to evidence-based policy. This study utilized data from the 2021 HRCS. The outcome variable was "prefer smoking opioid safe supply" ('yes/no'). Explanatory variables included participants' demographics, drug use, and overdose characteristics. Bivariate and hierarchical multivariable logistic regressions were conducted to identify factors associated with the outcome. RESULTS: Of 282 total participants who indicated a preference for a mode of consumption for opioid safe supply, 62.4% preferred a smokable option and 19.9% preferred to inject if provided with opioid safe supply. Variables significantly associated with the outcome (preferred smoking) included: being 19-29 years old (AOR=5.95, CI =1.93 - 18.31) compared to >50 years old, having witnessed an overdose in the last 6 months (AOR=2.26, CI=1.20 - 4.28), having smoked opioids in the last 3 days (AOR=6.35, CI=2.98 - 13.53) and having a preference to smoke stimulants safe supply (AOR=5.04, CI=2.53 - 10.07). CONCLUSION: We found that over half of participants prefer smokable options when accessing opioid safe supply. Currently in BC, there are limited smokable opioid safe supply options as alternatives to the toxic street supply. To reduce overdose deaths, safe supply options should be expanded to accommodate PWUD that prefer smoking opioids.
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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 ».