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Enregistrement W4411927866 · doi:10.1016/j.drugpo.2025.104905

Changing trends in safer opioid supply uptake, dose and hydromorphone volume in Ontario: A population-based cross-sectional study

2025· article· en· W4411927866 sur OpenAlexafffundabout
Fujie Xu, Tianru Wang, Gillian Kolla, Tonya Campbell, Tyler W. Watts, Shaleesa Ledlie, Dalen Koncz, Mina Tadrous, Tara Gomes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteMemorial University of NewfoundlandInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesInstitut canadien d'information sur la santéStrategy for Patient-Oriented ResearchCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsOntario Ministry of Health and Long-Term CareIndigenous Services CanadaInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésHydromorphoneSAFEROpioidMedicinePopulationContext (archaeology)AnesthesiaEnvironmental healthInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Safer opioid supply involves prescribed pharmaceutical opioids as alternatives to unregulated drug supply for people at high-risk of opioid toxicity. In Canada, this is primarily achieved through prescribing immediate-release hydromorphone, often combined with methadone. This study evaluated safer opioid supply prescribing in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a population-based repeated cross-sectional study to analyze monthly trends in immediate-release hydromorphone prescribing for safer opioid supply, dosing patterns, and proportion of oral hydromorphone dispensed for safer opioid supply in Ontario from 2016 to 2023. We used Joinpoint regression to identify changes in uptake and dosing, and summarized safer opioid supply recipient characteristics in 2023. RESULTS: Monthly safer opioid supply participation was low before January 2019 (range 0.18 -0.47 per 100,000), before slowly rising (+0.09 per 100,000 monthly), until June 2020 when it rapidly increased (+0.54 per 100,000, monthly). In 2023, among 2730 safer opioid supply recipients, 62.3 % were male (mean age, 42 years). During the study period, mean immediate-release hydromorphone doses for safer opioid supply also rose, with notable accelerations occurring between October 2018 and December 2019, and again between April 2020 and January 2021. By December 2023, mean daily immediate-release hydromorphone doses reached 172 mg, and safer opioid supply programs accounted for 22.5 % of all oral hydromorphone dispensed in Ontario. CONCLUSIONS: An accelerating number of safer opioid supply recipients over time, coupled with rising immediate-release hydromorphone doses likely reflects efforts to meet the needs of people who use drugs in the context of an increasingly potent unregulated opioid supply, particularly as this supply changed throughout the COVID-19 pandemic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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