Incidence and risk factors for non-fatal overdose among a cohort of recently incarcerated illicit drug users
Notice bibliographique
Résumé
Background Release from prison is associated with a markedly increased risk of both fatal and non-fatal drug overdose, yet the risk factors for overdose in recently released prisoners are poorly understood. The aim of this study was to identify risk and protective factors for non-fatal overdose (NFOD) among a cohort of illicit drug users in Vancouver, Canada, according to recent incarceration. Methods Prospective cohort of 2515 community-recruited illicit drug users in Vancouver, Canada, followed from 1996 to 2010. We examined factors associated with NFOD in the past six months separately among those who did and did not also report incarceration in the last six months. Results One third of participants (n=829, 33.0%) reported at least one recent NFOD. Among those recently incarcerated, risk factors independently and positively associated with NFOD included daily use of heroin, benzodiazepines, cocaine or methamphetamine, binge drug use, public injecting and previous NFOD. Older age, methadone maintenance treatment and HIV seropositivity were protective against NFOD. A similar set of risk factors was identified among those who had not been incarcerated recently. Conclusions Among this cohort, and irrespective of recent incarceration, NFOD was associated with a range of modifiable risk factors including more frequent and riskier patterns of drug use. Not all ex-prisoners are at equal risk of overdose and there remains an urgent need to develop and implement evidence-based preventive interventions, targeting those with modifiable risk factors in this high risk group.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».