Pathways of care following opioid overdose among people with opioid use disorder: A multilevel cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The care that people with opioid use disorder (OUD) receive during hospitalizations for opioid overdoses present opportunities for support, yet initiation of opioid agonist treatment (OAT) remains low. Therefore, we sought to determine factors associated with treatment initiation following hospitalization for an opioid overdose. METHODS: We conducted a population-based cohort study of people with OUD discharged from hospital following an opioid overdose between January 1, 2014 and December 31, 2021 in Ontario, Canada. Our primary outcome was initiation of treatment (OAT and/or safer opioid supply) within 30 days of discharge. Proportional hazards frailty models were used to account for the clustering of hospital and geographic-level variables with cause-specific hazards ratios calculated for each factor. RESULTS: Overall, 13,253 individuals experienced 22,848 opioid overdoses and were discharged from 175 hospitals across Ontario. Treatment was initiated in 10.3 % of opioid overdoses. Person-related variables associated with treatment initiation included hepatitis C diagnoses (HR=1.15, 95 % CI=1.01-1.30) and public drug benefit eligibility (HR=1.50, 95 % CI=1.36-1.66). Longer stays in hospital were also associated with a significant increase in treatment initiation over the first 10 days of follow-up only (HR=1.10 per 5 days in hospital; 95 % CI=1.06-1.15). People discharged from regions with the highest quantile of fatal opioid overdose rates had an increased hazard of treatment initiation (HR=1.26; 95 % CI=1.06-1.51), compared to regions in the lowest quantile. CONCLUSION: The identification of factors associated with treatment initiation following overdose may be associated with promoting longer stays in hospital and enhancing accessibility in regions with less experience managing opioid overdoses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».