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Enregistrement W7132901516

Opioid Abuse among Injection Drug Users and Adsociation with City-level Prescription Opioid Dispensing Rates in Ontario

2021· dissertation· W7132901516 sur OpenAlexaffabout
Samantha Josephine White

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeroinOpioid abuseOpioidMethadoneSubstance abuseMedical prescriptionMorphineDrug
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The opioid crisis is widespread and expanding in Ontario. Despite increases in opioid-related deaths in recent years, prescription opioids (POs) continue to be prescribed at high levels. The goal of this study was to better define connections between local PO dispensing levels and opioid abuse among IDU (injection drug users) in urban areas of the province.Methods: Data were obtained from the Ontario Drug Benefit claims database and the I-Track surveillance system. Using an unmatched repeated cross-sectional design, individual-level opioid abuse was nested within year and again within city-level (Kingston, London, Sudbury, Thunder Bay and Toronto) PO dispensing rates. Analyses were conducted with mixed-effects multilevel logistic regressions. Results: Total PO dispensing levels and total PO abuse among IDU were not associated. For opioid types, there was much variation in measures by city. Possible substitution effects were observed between Dilaudid dispensing levels and morphine abuse among IDU (OR=0.99, 0.98-1.00) as well as morphine dispensing and Dilaudid abuse among IDU (OR=0.93, 0.92-0.94). Dispensing of morphine (but not other POs) was related to heroin abuse among IDU (OR=1.04, 1.00-1.08). Dilaudid dispensing levels were associated with methadone abuse among IDU (OR=0.96, 0.94-0.98). Discussion: Distinctions between cities in both PO dispensing and opioid abuse among IDU were probably due to differences in distances to trafficking points and sociodemographic factors. The relationship between total PO and total opioid abuse among IDU was not reflective of relationships between opioid types. PO dispensing changes were related to changes in abuse of more than traditional PO types, including illicit (heroin) and restricted (methadone) opioids. Conclusions: Policies involving PO dispensing or opioid abuse among IDU should emphasize local evidence based on opioid types. The urban nature of the study also necessitates supplementary research in rural areas. New studies should examine PO dispensing with fentanyl and Suboxone abuse among IDU.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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