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Enregistrement W4408648598 · doi:10.1186/s12954-025-01191-2

Differences by race and ethnicity in drug use patterns, harm reduction practices and barriers to treatment among people who use drugs in Rhode Island

2025· article· en· W4408648598 sur OpenAlexaff
Samantha Parker, Nya Reichley, Katie B. Biello, Jacqueline Goldman, Jane A. Buxton, Scott E. Hadland, Susan G. Sherman, Brandon D. L. Marshall, Alexandria Macmadu

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésHarm reductionEthnic groupMedicineHeroinPsychological interventionRace (biology)Health psychologyDemographyMedical prescriptionGerontologyPsychiatryPublic healthDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As in much of the United States, there have been significant increases in overdose deaths among non-Hispanic Black and Hispanic/Latinx populations in Rhode Island over the past decade. Given the shifting dynamics of the overdose epidemic, there is an urgent need for focused interventions that address the specific needs of diverse communities. This study explores differences in drug use patterns, harm reduction behaviors and types and barriers to treatment by race and ethnicity. METHODS: This study utilized baseline data from the Rhode Island Prescription and Illicit Drug Study (RAPIDS). We assessed sociodemographic characteristics, drug use patterns, harm reduction practices, treatment type, and barriers to treatment in a cross-sectional analysis of people who use drugs (PWUD), stratified by race and ethnicity (non-Hispanic white, non-Hispanic Black, non-Hispanic other race, and Hispanic). Chi-square tests of independence and ANOVA tests were used to identify statistically significant differences by race and ethnicity. RESULTS: Among 509 participants, the median age was 43, and the majority were men (64%). Non-Hispanic Black participants reported significantly less regular use of unregulated opioids, such as heroin (10%) and fentanyl (12%), as compared to non-Hispanic white participants (39% and 33%, respectively). Non-Hispanic Black participants reported significantly less experience responding to overdoses: only 39% had ever administered naloxone and 34% had ever performed rescue breathing, as compared to 67% and 57% among non-Hispanic white participants, respectively. Despite significant differences in drug use patterns, there were few differences in harm reduction practices by race and ethnicity. Current treatment enrollment was highest among those who were non-Hispanic white (38%) and lowest among those who were non-Hispanic Black (7%). CONCLUSIONS: These findings suggest that there are differences in overdose response experience and treatment exposure between non-Hispanic Black PWUD and those belonging to other racial and ethnic groups, indicating a need for enhanced investment in overdose response education, naloxone distribution and treatment access for non-Hispanic Black PWUD.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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