Understanding intentionality of fentanyl use and drug overdose risk: Findings from a mixed methods study of people who inject drugs in New York City
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the proportion of drug overdose deaths involving fentanyl continues to increase in the US, monitoring exposure to and possible changes in intention to use fentanyl among people who use drugs (PWUD) is of great public health importance. This mixed methods study examines intentionality of fentanyl use among persons who inject drugs (PWID) in New York City during a period of unprecedently high rates of drug overdose mortality. METHODS: Between October 2021 and December 2022, N = 313 PWID were enrolled in a cross-sectional study that included a survey and urine toxicology screening. A subset of N = 162 PWID also participated in an in-depth interview (IDI) examining drug use patterns, including fentanyl use and experiences with drug overdose. RESULTS: 83% of PWID were urine-toxicology positive for fentanyl, though only 18% reported recent intentional fentanyl use. Intentionality of fentanyl use was associated with being younger, white, increased drug use frequency, recent overdose (OD), recent stimulant use, among other characteristics. Qualitative findings suggest PWID tolerance to fentanyl may be increasing, which could result in an increased preference for fentanyl. Concern about overdose was common with nearly all PWID using overdose prevention strategies to avoid it. CONCLUSION: The findings from this study demonstrate a high prevalence of fentanyl use among PWID in NYC, despite an expressed preference for heroin. Our results suggest that the pervasiveness of fentanyl may be increasing fentanyl use and tolerance, which may contribute to an increased risk for drug overdose. Expanding access to existing evidence-based interventions such as naloxone and medications for opioid use disorder is necessary to reduce overdose mortality. Further, exploring the implementation of additional novel strategies to reduce the risk of drug overdose should be considered, including other forms of opioid maintenance treatment and expansion and government support for overdose prevention centers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».