Predictors of Crystal Methamphetamine Use Initiation or Re-initiation among People receiving Opioid Agonist Therapy : A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the context of the ongoing opioid crisis in the United States and Canada, opioid agonist therapy (OAT) is the first-line treatment for opioid use disorder. However, there is growing concern regarding the increasing methamphetamine use among those on OAT, as well as the impact of such use may have on OAT retention and outcomes. We sought to identify the predictors of crystal methamphetamine initiation or re-initiation among people on OAT, in order to facilitate the development of effective preventive strategies. Methods: We employed multivariable generalized estimate equations to identify the predictors of crystal methamphetamine use initiation or re-initiation among those who were on OAT within two prospective cohorts in Vancouver, Canada between 2005 and 2020. Results: Of the 1281 participants receiving OAT, the median age was 43 years, and 59.2% were male at baseline. During study follow-up, 564 (44.0%) initiated or re-initiated crystal methamphetamine use while receiving OAT. In a multivariable model, a higher crystal methamphetamine use initiation or re-initiation rate was positively associated with younger age, unstable housing, unprotected sex, history of crystal methamphetamine use, as well as recent cocaine, prescription opioid, and unregulated opioid use (all p < 0.05). Conclusions: We identified high and increasing rates of crystal methamphetamine use initiation or re-initiation among our sample of people on OAT. Intervention strategies including housing program referral, sexual risk reduction, and integrated treatment approaches targeting polysubstance use are urgently needed to reduce the risks associated with methamphetamine use as well as the co-use of methamphetamine and 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».