Drug Use Patterns Predict Risk of Non-Fatal Overdose Among Street-Involved Youth in a Canadian Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background Non-fatal drug overdose is a major cause of morbidity among people who use drugs, although few studies have examined this risk among street-involved youth. We sought to determine the risk factors associated with non-fatal overdose among Canadian street-involved youth who reported illicit drug use. Methods Using data from a prospective cohort of street-involved youth in Vancouver, Canada, we identified youth without a history of overdose and employed Cox regression analyses to determine factors associated with time to non-fatal overdose between September 2005 and May 2012. Results Among 615 participants, 98 (15.9%) reported a non-fatal overdose event during follow-up, resulting in an incidence density of 7.67 cases per 100 person-years. In multivariate Cox regression analyses, binge drug use (adjusted hazard ratio [AHR] = 1.85; 95% confidence interval [CI] = 1.20 – 2.84), non-injection crystal methamphetamine use (AHR = 1.70; 95% CI = 1.12 – 2.58), non-injection prescription opiate use (AHR = 2.56; 95% CI = 1.36 – 4.82), injection prescription opiate use (AHR = 2.49; 95% CI = 1.40 – 4.45) and injection heroin use (AHR = 1.85; 95% CI = 1.14 – 3.00) were positively associated with time to non-fatal overdose. Social, behavioural and demographic factors were not significantly associated with time to non-fatal overdose event. Conclusions Rates of non-fatal overdose were high among street-involved youth. Drug use patterns, in particular prescription opiate use, were associated with overdose. These findings underscore the importance of addiction treatment and prevention efforts aimed at reducing the risk of overdose among youth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».