Opioid medication doses among safer supply clients: Current safer supply doses and previous OAT experience
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Safer opioid supply (SOS) is a harm reduction approach to prescribing pharmaceutical opioids to people at high risk of overdose from the toxic unregulated drug supply. Previous research demonstrates positive health outcomes and reductions in overdose mortality among SOS clients; however few reports describe previous opioid agonist treatment history prior to initiating SOS, or the medication combinations and doses prescribed within SOS programs. Methods: We used convenience sampling to collect survey data from 95 SOS program clients in London, Canada. We use descriptive statistics to analyze survey data and report on OAT history prior to initiating SOS, including maximum methadone dose. We also report on current SOS medication combinations and doses. Findings: Previous experience with OAT was common and reported by 87 % of SOS clients. Mean highest dose of methadone ever received was 95 mg (range: 20-200 mg), with close to 40 % reporting doses of ≥ 120 mg. 95 % of SOS clients reported prescriptions for immediate-release tablet hydromorphone; 28 % were receiving hydromorphone monotherapy; 68 % were receiving hydromorphone alongside a long-acting opioid, and 5 % receiving hydromorphone alongside 2 long-acting opioids. Total average milligram morphine equivalent (MME) doses of combination SOS prescriptions (MME 1616) were similar to high dose methadone (120 mg = MME 1440). Conclusions: Previous high dose OAT experience was common among SOS clients prior to enrollment in the SOS program. Our results may inform the individualization of high dose opioid prescriptions for people with high tolerance due to exposure to unregulated fentanyl.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».