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Enregistrement W4402546858 · doi:10.1186/s12954-024-01089-5

Correlates of fentanyl preference among people who use drugs in Rhode Island

2024· article· en· W4402546858 sur OpenAlexaff
Siena Napoleon, Carolyn J. Park, Jacqueline Goldman, Yu Li, Jane A. Buxton, Alexandria Macmadu, Katie B. Biello, Julia E. Noguchi, Brandon D. L. Marshall

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésFentanylHeroinMedicinePsychiatryDrugAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fentanyl is increasingly pervasive in the unregulated drug supply and is a driver of drug overdose deaths in the United States. The aims of this study were to characterize and identify correlates of fentanyl preference among people who use drugs (PWUD) in Rhode Island (RI). METHODS: Using bivariate analysis, we examined associations between fentanyl preference and sociodemographic and psychosocial characteristics at baseline among participants enrolled in the RI Prescription Drug and Illicit Drug Study from August 2020-February 2023. Fentanyl preference was operationalized based on responses to a five-point Likert scale: "I prefer using fentanyl or drugs that have fentanyl in them." Participants who responded that they "strongly disagree," "disagree," or were "neutral" with respect to this statement were classified as not preferring fentanyl, whereas participants who responded that they "agree" or "strongly agree" were classified as preferring fentanyl. RESULTS: Among 506 PWUD eligible for inclusion in this analysis, 15% expressed a preference for fentanyl or drugs containing fentanyl as their drug of choice. In bivariate analyses, preference for fentanyl was positively associated with younger age, white race, lifetime history of overdose, history of injection drug use, past month enrollment in a substance use treatment program, past month treatment with medications for opioid use disorder, and preferences for heroin and crystal methamphetamine (all p < 0.05). Descriptive data yielded further insight into reasons for fentanyl preference, the predominant having to do with perceived effects of the drug and desire to avoid withdrawal symptoms. CONCLUSIONS: Only a relatively small subset of study participants preferred drugs containing fentanyl. Given the increased prevalence of fentanyl contamination across substances within the unregulated drug market, the result for PWUD is increasingly less agency with respect to choice of drug; for example, people may be forced to use fentanyl due to restricted supply and the need to mitigate withdrawal symptoms, or may be using fentanyl without intending to do so. Novel and more effective interventions for PWUD, including increased access to age-appropriate harm reduction programs such as fentanyl test strips and overdose prevention centers, are needed to mitigate fentanyl-related harms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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