Overdosevarslingssystemer – en kartleggingsoversikt med maskinlæring

Nordisk Alkohol Nark. 2023 Oct;40(5):443-462. doi: 10.1177/14550725221143180. Epub 2023 Sep 6.
[Article in Norwegian]

Abstract

Background: The Norwegian Directorate of Health is considering a national overdose warning system (OWS), to quickly alert users about substances with high overdose risks. Such a system would combine early detection of increased overdose risk and rapid notification to those at-risk. Methods: We conducted a systematic scoping review of research on existing OWSes. Aim 1 was to map current quantitative research on the effect of an OWS (number of users warned, number of overdoses, and notification speed). Aim 2 was to map qualitative research on users’ experiences. Results: We used several machine learning functions to identify and assess 4102 references retrieved. Eleven studies met our inclusion criteria. The effect of OWSs on the number of overdoses was not possible to distinguish from the effect of existing overdose prevention measures. OWSs notified harm reduction groups or peer recovery support specialists as early as four hours after an increased risk was discovered. The number of users notified was largely unreported, most likely because data on this was not collected. From seven qualitative studies, patterns were identified across the main findings, related to preferences for language use and content, where notifications should come from, and the principles behind them. Conclusion: The evidence base, particularly relating to the effect of OWSs, is scarce. Without a sufficient knowledge base on effectiveness, we must be careful about making conclusions about which types of OWSs that should and should not be introduced in Norway. It can be viewed as a positive that the OWSs described in the included studies were heterogeneous. Creating an OWS does not necessarily have to involve the establishment of a new infrastructure, but rather links together well-developed, existing systems for monitoring and for harm reduction.

Bakgrunn: Helsedirektoratet ønsker å vurdere muligheten for å etablere et nasjonalt overdosevarslingssystem (OVS) for å kunne varsle brukere om økt overdosefare. OVS som system forstås her som et sett med sammenhengende elementer som fungerer som en helhet, der hensikten er tidlig oppdagelse av økt overdoserisiko kombinert med rask varsling til de som står i fare for overdoser. Metode: Vi utførte en kartleggingsoversikt over forskning om varslingssystemer for økt overdosefare. Mål 1 var å kartlegge eksisterende forskning om effekten av et OVS (antall brukere nådd, antall overdoser, varslingshurtighet). Mål 2 var å kartlegge eksisterende forskning som kunne belyse brukeres erfaringer med slike systemer. Resultater: Vi brukte flere maskinlæringsfunksjoner for å identifisere og vurdere totalt 4102 referanser fra litteratursøk gjennomført i mars/april 2022, hvorav 11 studier oppfylte inklusjonskriteriene. Effekt av OVS på antall overdoser var ikke mulig å skille fra eksisterende overdoseforebyggende tiltak. OVS’er varslet skadereduksjonsgrupper eller erfaringskonsulenter så tidlig som fire timer etter innmeldt/oppdaget fare. Antall brukere varslet ble i stor grad ikke rapportert, antageligvis fordi data om dette ikke ble innsamlet. Fra syv kvalitative studier ble mønstre i hovedfunn sett på tvers, som omhandlet preferanser for språkbruk og innhold, hvor varslinger burde komme fra, og prinsippene bak dem. Konklusjon: Vi identifiserte lite empirisk forskning om eksisterende OVS’er, særlig relatert til effekt av slike systemer. Uten tilstrekkelig forskningsgrunnlag om effekt må vi være forsiktige med å trekke konklusjoner om hvilke typer OVS’er som bør og ikke bør innføres i Norge. Opprettelse av et OVS trenger ikke nødvendigvis innebære etablering av en ny infrastruktur, men heller være snakk om at to godt utviklede, eksisterende systemer – systemer for overvåking og skadereduksjonstiltak – kan kobles sammen.

Keywords: harm reduction; machine learning; mixed methods; opioids; overdose prevention.

Publication types

  • Review