Using a cascade of care framework to identify gaps in access to medications for alcohol use disorder in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Despite the significant burden of alcohol use disorder (AUD) and availability of safe and effective medications for AUD (MAUD), population-level estimates of access and engagement in AUD-related care are limited. The aims of this study were to generate a cascade of care for AUD in British Columbia (BC), Canada, and to estimate the impacts of MAUD on health outcomes. DESIGN: This was a retrospective population-based cohort study using linked administrative health data. SETTING: British Columbia, Canada, 2015-2019. PARTICIPANTS: Using a 20% random sample of BC residents, we identified 7231 people with moderate-to-severe alcohol use disorder (PWAUD; overall prevalence = 0.7%). MEASUREMENTS: We developed a six-stage AUD cascade (from diagnosis to ≥6 months retention in MAUD) among PWAUD. We evaluated trends over time and estimated the impacts of access to MAUD on AUD-related hospitalizations, emergency department visits and death. FINDINGS: Between 2015 and 2019, linkage to AUD-related care decreased (from 80.4% to 46.5%). However, rates of MAUD initiation (11.4% to 24.1%) and retention for ≥1 (7.0% to 18.2%), ≥3 (1.2% to 4.3%) or ≥6 months (0.2% to 1.6%) increased significantly. In adjusted analyses, access to MAUD was associated with reduced odds of experiencing any AUD-related adverse outcomes, with longer retention in MAUD showing a trend to greater odds reduction: adjusted odds ratio (95% CI) ranging from 0.59 (0.48-0.71) for MAUD retention <1 month to 0.37 (0.21-0.67) for ≥6 months retention. CONCLUSIONS: Access to medications for alcohol use disorder among people with moderate-to-severe alcohol use disorder in British Colombia, Canada increased between 2015 and 2019; however, initiation and retention remained low. There was a trend between longer retention in medications for alcohol use disorder and greater reductions in the odds of experiencing alcohol use disorder-related adverse outcomes.
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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) | 0,000 | 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 ».