Prescription Opioid Use and Non-fatal Overdose in a Cohort of Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
Background There is growing concern regarding rising rates of prescription drug-related deaths among the general North American population as well as increasing availability of illicitly obtained prescription opioids. Concurrently among people who inject drugs (IDU), illicit prescription opioid use has increased while non-fatal overdose remains a major source of morbidity. Objectives This study aimed to evaluate whether the use of POs was associated with non-fatal overdose among IDU in Vancouver, Canada. Methods Data was obtained from two open prospective cohorts of IDU between December 2005 and May 2013. We used generalized estimating equation (GEE) logistic regression to evaluate the association between prescription opioid use and non-fatal overdose, adjusting for various social, demographic, and behavioral factors. Results There were 1,614 IDU, including 541 (33.5%) women, who were recruited and included in this analysis. At baseline, 526 (32.6%) reported using POs and 118 (7.3%) reported experiencing an overdose in the previous six months. In a multivariable analysis, prescription opioid use remained independently associated with non-fatal overdose (adjusted odds ratio: 1.61, 95% confidence interval: 1.32–1.95), after adjusting for confounders. Conclusion We observed relatively high rates of prescription opioid use among IDU in this setting, and found an independent association between prescription opioid use and non-fatal overdose. Our data is likely representative of riskier substance use associated with those who use prescription opioids within our sample. Interventions to prevent and respond to overdoses should consider the higher risk profiles of IDU who use prescription opioids.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».