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Enregistrement W4416716896 · doi:10.1186/s13011-025-00682-6

The multidimensional social ecological needs and service utilization patterns of youth using non-medical prescription opioids: an observational study of routinely collected data in a provincial integrated youth services initiative

2025· article· en· W4416716896 sur OpenAlexafffundabout
Kirsten Marchand, Guiping Liu, Katherine Hastings, Heather Palis, Steve Mathias, Jason M. Sutherland, Skye Barbic

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesBC Centre for Disease ControlSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésObservational studyHealth psychologyMedical prescriptionService (business)Intervention (counseling)Social ecological modelSocial workPublic healthService provider

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The present study aimed to identify opportunities for earlier intervention of non-medical prescription opioid use (NMPOU) among youth (aged 12-24) by characterizing the multidimensional social ecological needs of youth reporting NMPOU and their service utilization patterns in an expanding integrated youth services network. METHODS: The sample (n = 6181) included youth who accessed a novel integrated youth services (IYS) network in British Columbia, Canada, which delivers five core service streams for youth health and well-being through coordinated services. Analyses were conducted on routinely collected data drawn from youths' self-reported demographic and health measures and service provider-reported service utilization data. Multivariable logistic regression identified factors associated with past 30-day NMPOU and multivariable Poisson regression was used to compare service utilization outcomes between youth with and without NMPOU. RESULTS: A total of 248 (4%) youth reported past 30-day NMPOU. Multidimensional factors independently associated with NMPOU included poor self-rated physical health compared to excellent/very good physical health (adjusted odds ratio (aOR) = 2.51, 95% Confidence Interval (95% CI) = 1.39, 4.56), high likelihood of externalizing mental health disorders compared to low likelihood (aOR = 1.72, 95% CI = 1.03, 2.86), past 30-day illicit polydrug use compared to none (aOR = 10.00, 95% CI = 5.89, 16.99), and past 3-month exposure to violence compared to none (aOR = 2.18, 95% CI = 1.62, 2.92). Rates of service utilization were similar between youth with and without NMPOU (adjusted relative rate = 1.02, 95% CI = 0.95, 1.32). CONCLUSIONS: These findings indicate that youth with NMPOU present to IYS with several individual, interpersonal, and community-related social ecological needs. Integrated care models may be beneficial to address these multidimensional needs and reduce barriers to service utilization, thereby providing opportunity for earlier intervention of NMPOU among youth. Future research should examine the extent to which IYS reduce the incidence of NMPOU and improve opioid-related health and social outcomes among youth.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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