Physiologic oxygen responses to smoking opioids: an observational study using continuous pulse oximetry at overdose prevention services in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In British Columbia, Canada, smoking is the most common modality of drug use among people who die of opioid toxicity. We aimed to assess oxygen saturation (SpO2) while people smoked opioids during a pilot study that introduced continuous pulse oximetry at overdose prevention services (OPS) sites. Methods This was an observational cohort study, using a participatory design. We implemented our monitoring protocol from March to August 2021 at four OPS. We included adults (≥ 18 years) presenting to smoke opioids. A sensor taped to participants’ fingers transmitted real-time SpO2 readings to a remote monitor viewed by OPS staff. Peer researchers collected baseline data and observed the timing of participants’ inhalations. We analyzed SpO2 on a per-event basis. In mixed-effects logistic regression models, drop in minimum SpO2 ≤ 90% in the current minute was our main outcome variable. Inhalation in that same minute was our main predictor. We also examined inhalation in the previous minute, cumulative inhalations, inhalation rate, demographics, co-morbidities, and substance use variables. Results We recorded 599 smoking events; 72.8% (436/599) had analyzable SpO2 data. Participants’ mean age was 38.6 years (SD 11.3 years) and 73.1% were male. SpO2 was highly variable within and between individuals. Drop in SpO2 ≤ 90% was not significantly associated with inhalation in that same minute (OR: 1.2 [0.8–1.78], p = 0.261) or inhalation rate (OR 0.47 [0.20–1.10], p = 0.082). There was an association of SpO2 drop with six cumulative inhalations (OR 3.38 [1.04–11.03], p = 0.043); this was not maintained ≥ 7 inhalations. Demographics, co-morbidities, and drug use variables were non-contributory. Conclusions Continuous pulse oximetry SpO2 monitoring is a safe adjunct to monitoring people who smoke opioids at OPS. Our data reflect challenges of real-world monitoring, indicating that greater supports are needed for frontline responders at OPS. Inconsistent association between inhalations and SpO2 suggests that complex factors (e.g., inhalation depth/duration, opioid tolerance, drug use setting) contribute to hypoxemia and overdose risk while people smoke 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».