Denial of prescription analgesia among people who inject drugs in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Aims. Despite the high prevalence of pain among people who inject drugs (PWIDs), clinicians may be reluctant to prescribe opioid-based analgesia to those with a history of drug use or addiction.We sought to examine the prevalence and correlates of PWIDs reporting being denied of prescription analgesia (PA).We also explored reported reasons for and actions taken after being denied PA. Design and Methods. Using data from two prospective cohort studies of PWIDs, multivariate logistic regression was used to identify the prevalence and correlates of reporting being denied PA. Descriptive statistics were used to characterise reasons for denials and subsequent actions. Results. Approximately two-thirds (66.5%) of our sample of 462 active PWIDs reported having ever been denied PA.We found that reporting being denied PA was significantly and positively associated with having ever been enrolled in methadone maintenance treatment (adjusted odds ratio 1.76, 95% confidence interval 1.11–2.80) and daily cocaine injection (adjusted odds ratio 2.38, 95% confidence interval 1.00–5.66). The most commonly reported reason for being denied PA was being accused of drug seeking (44.0%). Commonly reported actions takenafter being denied PA included buying the requested medication off the street (40.1%) or obtaining heroin to treat pain(32.9%). Discussion and Conclusions. These findings highlight the challenges of addressing perceived pain and the need for strategies to prevent high-risk methods of self-managing pain, such as obtaining diverted medications or illicit substances for pain. Such strategies may include integrated pain management guidelines within methadone maintenance treatment and other substance use treatment programs.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».