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Enregistrement W7132930916

Assessing the Potential of Oral Opioid Agonist Treatment to Prevent Injection Drug Use Initiation Assistance Provision in People Who Inject Drugs

2023· dissertation· W7132930916 sur OpenAlexaboutno aff
Zachary Bouck

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioidMethadoneMedical prescriptionCohortConfidence intervalOpioid use disorderDrugMorphine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injection drug use is a significant risk factor for morbidity and mortality from overdose and injection-related infections. Most first-time injections involve assistance from experienced people who inject drugs (PWID), with frequent injecting and withdrawal associated with assistance provision. Initial cross-sectional data suggests that first-line oral opioid agonist treatment (OAT) with methadone or buprenorphine/naloxone for opioid use disorder may reduce the likelihood that PWID facilitate first injections. This thesis evaluates whether available oral OAT medications in Canada can prevent injection initiation assistance provision in PWID. I first validated common questionnaire-based measures of current and recent first-line OAT enrollment in a sample of PWID in Toronto, relative to prescription dispensation claims data. Both self-reported measures were relatively accurate, though participants tended to underreport recent treatment and overreport current treatment. Using marginal structural models, I then analyzed questionnaire data from December 2014-May 2018 to assess whether current first-line OAT reduces the short-term risk of providing injection initiation assistance in a cohort of Vancouver-based PWID with frequent non-medical opioid use. Participants on first-line OAT (versus no OAT) were 50% less likely, on average, to help someone initiate injecting in the following six months. However, the corresponding 95% confidence interval (0.23-1.11) was imprecise due to small sample size, outcome rarity, and a weaker effect in people with daily baseline opioid injecting. Adjusting for self-reported treatment misclassification yielded comparable results. Lastly, I conducted a prevalent new-user cohort study using questionnaire data from June 2017-March 2020 on Vancouver-based PWID to evaluate the effectiveness of OAT with slow-release oral morphine (SROM) on non-medical opioid injecting and injection initiation assistance provision versus first-line OAT. After matching to reduce confounding, recent SROM initiation was not associated with a differential likelihood of daily non-medical opioid injecting or providing injection initiation assistance over the same six-month period in new users. Collectively, these findings provide additional support for oral OAT as prevention against injection initiation assistance provision in PWID, while reinforcing a need for alternative medications for those who have not adequately benefitted from previous oral OAT. Further research could explore the impact of higher-intensity injectable OAT on injection initiation assistance provision.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,363 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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