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Enregistrement W6939769605 · doi:10.6084/m9.figshare.9758342.v1

Prevalence of fentanyl exposure and knowledge regarding the risk of its use among emergency department patients with active opioid use history at an urban medical center in Baltimore, Maryland

2019· article· en· W6939769605 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFentanylHeroinOpioid overdoseEmergency departmentPolysubstance dependenceOpioidDrug overdose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Overdose deaths from fentanyl and its analogs have increased significantly since 2013. There are limited data regarding the prevalence of fentanyl exposure among emergency department (ED) patients with active opioid use. Methods: We conducted a cross-sectional study at an urban hospital from May 20 to July 30, 2018. A convenience sample of adult ED patients with active opioid use, defined as opioid use within seven days prior to ED visit, were enrolled. Rapid Response® Single Drug Test Strip (BTNX Inc., Markham, Canada) was used to detect fentanyl in urine samples. Information on demographic, substance use history, and knowledge of fentanyl was obtained using a brief survey tool. Our primary outcome was the prevalence of fentanyl exposure; secondary outcomes included patients’ knowledge regarding potency, risk of overdose death from fentanyl and intentional purchase of fentanyl. Results: During our study period, 451 patients reported active substance use. Of these, 208 reported active opioid use and 165 consented for the study. The median age was 49 years [interquartile range: 38, 57] and 77.0% (n = 127) were male; 42 participants (25.5%) presented to ED after an acute overdose event. Heroin was the preferred opioid of use in 90.8% of the participants, primarily via intranasal route (64.6%). Polysubstance use was reported in 98.8%, most commonly with cocaine (57.6%; n = 95). Fentanyl was detected in 104 out of 129 urine samples tested (80.6%). 84.2% (n = 139) identified fentanyl as highly potent and 85.5% (n = 141) recognized highest risk of death in fentanyl overdose. A larger proportion of non-overdose participants intentionally purchased fentanyl (34.1%; n = 42) compared to the overdose group (16.7%, n = 7; p = .04). Conclusions: The majority of ED patient with active opiate use were exposed to fentanyl while one in three participants intentionally purchased fentanyl despite their awareness of its potency and the high-risk of death from overdose.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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