An individual-based dynamic model to assess interventions to mitigate opioid overdose risk
Saved in:
Gallant, K., Lukeman, R., An individual-based dynamic model to assess interventions to mitigate opioid overdose risk. Harm Reduction Journal, vol. 21, n. 146, 2024, 9 p.
Ref.
600445
Location:
SIIS Archivo (R.1830)
Palabras clave:
Drogodependencias, Drogas, Opiáceos, Consumo, Modelos, Tratamiento médico, Análisis, Efectos, Reducción de daños, Sobredosis, Evaluación de servicios, Canadá
Drogodependencias, Drogas, Opiáceos, Consumo, Modelos, Tratamiento médico, Análisis, Efectos, Reducción de daños, Sobredosis, Evaluación de servicios, Canadá
Abstract:
La sobredosis de opioides ilícitos continúa aumentando en Norteamérica y es una de las principales causas de muerte. La modelización matemática es una herramienta valiosa para investigar la epidemiología de este problema de salud pública, ya que permite caracterizar características clave de los resultados poblacionales y cuantificar el efecto general de los cambios estructurales e intervencionistas en la mortalidad por sobredosis. <br><br> El objetivo de este estudio es cuantificar y predecir el impacto de las estrategias clave de reducción de daños, a diferentes niveles de ampliación, en la sobredosis mortal y no mortal en una población de personas que consumen opioides sin regular en Toronto. <br><br> Las simulaciones de modelos arrojaron 3690,6 sobredosis no mortales y 295,4 mortales, coincidiendo con los datos de Toronto de 2019. A partir de este punto de referencia, con la ampliación a escala completa, se evitaron 290 muertes gracias a la Red de Atención de la Salud (THN), 248 gracias a la eliminación del fentanilo del suministro de drogas, 124 gracias al uso de SCS, 173 gracias a la terapia de reemplazo hormonal (OAT) y 100 gracias a los servicios de control de drogas. El control de drogas y la reducción del fentanilo en el suministro de drogas fueron las únicas estrategias de reducción de daños que redujeron el número de sobredosis no mortales. <br><br> Dentro de un enfoque multifacético de reducción de daños, la ampliación de la administración de naloxona para llevar a casa y la reducción del fentanilo en el suministro de drogas condujeron a la mayor reducción de la mortalidad por sobredosis de opioides en Toronto. Los estudios detallados de simulación de modelos proporcionan una herramienta adicional para evaluar e informar las políticas de salud pública en materia de reducción de daños.
La sobredosis de opioides ilícitos continúa aumentando en Norteamérica y es una de las principales causas de muerte. La modelización matemática es una herramienta valiosa para investigar la epidemiología de este problema de salud pública, ya que permite caracterizar características clave de los resultados poblacionales y cuantificar el efecto general de los cambios estructurales e intervencionistas en la mortalidad por sobredosis. <br><br> El objetivo de este estudio es cuantificar y predecir el impacto de las estrategias clave de reducción de daños, a diferentes niveles de ampliación, en la sobredosis mortal y no mortal en una población de personas que consumen opioides sin regular en Toronto. <br><br> Las simulaciones de modelos arrojaron 3690,6 sobredosis no mortales y 295,4 mortales, coincidiendo con los datos de Toronto de 2019. A partir de este punto de referencia, con la ampliación a escala completa, se evitaron 290 muertes gracias a la Red de Atención de la Salud (THN), 248 gracias a la eliminación del fentanilo del suministro de drogas, 124 gracias al uso de SCS, 173 gracias a la terapia de reemplazo hormonal (OAT) y 100 gracias a los servicios de control de drogas. El control de drogas y la reducción del fentanilo en el suministro de drogas fueron las únicas estrategias de reducción de daños que redujeron el número de sobredosis no mortales. <br><br> Dentro de un enfoque multifacético de reducción de daños, la ampliación de la administración de naloxona para llevar a casa y la reducción del fentanilo en el suministro de drogas condujeron a la mayor reducción de la mortalidad por sobredosis de opioides en Toronto. Los estudios detallados de simulación de modelos proporcionan una herramienta adicional para evaluar e informar las políticas de salud pública en materia de reducción de daños.