Factors associated with premature mortality among young injection drug users in Vancouver.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young injection drug users (IDUs) may be at increased risk of premature mortality due to the health risks associated with injection drug use including overdoses and infections. However, there has been little research conducted on mortality causes, rates and associations among this population. We undertook this study to investigate patterns of premature mortality, prior to age 30 years, among young IDUs. METHODS: Since 1996, 572 young (< or = 29 years) IDUs have been enrolled in the Vancouver Injection Drug Users Study (VIDUS). Semi-annually, participants have completed an interviewer-administered questionnaire and have undergone serologic testing for HIV and hepatitis C (HCV). Mortality data have been continually updated through linkages with the Provincial Coroner's Office. Crude and age-specific mortality rates, standardized mortality ratios, and life expectancy measures were calculated using person-time methods. Predictors of mortality were identified using Cox regression analyses. FINDINGS: Twenty-two participants died prior to age 30 years during the follow-up period for an overall crude mortality rate of 1,368 per 100,000 person-years. Overall, young IDUs were 16.4 times (95% confidence interval [CI]; 9.1-27.1) more likely to die; young women IDUs were 54.1 times (95%CI; 29.6-90.8) and young men IDUs were 12.9 times (95%CI; 5.5, 25.3) more likely to die when compared to the Canadian non-IDU population of the same age. The leading observed cause of death among females was: homicide (N = 9); and among males: suicide (N = 3) and overdose (N = 3). In Cox regression analyses, factors associated with mortality were, HIV infection (Hazard Ratio [HR]: 4.55; CI: 1.92-10.80) and sex work (HR: 2.76; CI: 1.16-6.56). INTERPRETATION: Premature mortality was 13 and 54 times higher among young men and women who use injection drugs in Vancouver than among the general population in Canada. The majority of deaths among the women were attributable to homicide, suggesting that interventions should occur not only through harm reduction services but also through structural interventions at the legal and policy level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».