Naloxone awareness and acquisition: Findings from the 2021‒2022 Canadian Postsecondary Education Alcohol and Drug Use Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This cross-sectional study assessed naloxone awareness, acquisition rates, and reasons for acquisition among postsecondary students in Canada aged 17‒25 years. METHODS: Using data from the 2021‒2022 Canadian Postsecondary Education Alcohol and Drug Use Survey, we conducted descriptive analyses of 31,643 students to characterize naloxone awareness, acquisition, and reasons for acquisition overall and by age, gender, race, international student status, and opioid pain reliever (OPR) use. Using multivariable logistic regression, we assessed the relationship between demographic variables and naloxone awareness and acquisition. RESULTS: Among postsecondary students in Canada, only 47% had heard of naloxone, and only 5% had acquired it in the past year. Significant predictors of naloxone awareness and acquisition included gender, age, race, international student status, and OPR use. Older students, non-binary students, domestic students, and Indigenous students had higher odds of both naloxone awareness and acquisition. Students who had used OPRs in the past year were less likely to be aware of naloxone (AOR = 0.85, 95% CI: 0.80-0.91). However, among those who were aware, they were more likely to have acquired naloxone (AOR = 1.16, 95% CI: 1.01-1.34) than those who had not used OPRs. Among students who had acquired naloxone in the past year, 97% reported their main reason for obtaining it was for use in emergencies involving other people. CONCLUSION: Low naloxone awareness and acquisition among postsecondary students in Canada represent an important public health gap. Increasing naloxone awareness and acquisition may play an important role in enhancing safety on campuses and beyond.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».