Potential community and public health impacts of medically supervised safer smoking facilities for crack cocaine users
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence of the public health and community harms associated with crack cocaine smoking, particularly the risk of blood-borne transmission through non-parenteral routes. In response, community advocates and policy makers in Vancouver, Canada are calling for an exemption from Health Canada to pilot a medically supervised safer smoking facility (SSF) for non-injection drug users (NIDU). Current reluctance on the part of health authorities is likely due to the lack of existing evidence surrounding the extent of related harm and potential uptake of such a facility among NIDUs in this setting. In November 2004, a feasibility study was conducted among 437 crack cocaine smokers. Univariate analyses were conducted to determine associations with willingness to use a SSF and logistic regression was used to adjust for potentially confounding variables (p < 0.05). Variables found to be independently associated with willingness to use a SSF included recent injection drug use (OR = 1.72, 95% CI: 1.09-2.70), having equipment confiscated or broken by police (OR = 1.96, 95% CI: 1.24-2.85), crack bingeing (OR = 2.16, 95% CI: 1.39-3.12), smoking crack in public places (OR = 2.48, 95% CI: 1.65-3.27), borrowing crack pipes (OR = 2.50, 95% CI: 1.86-3.40), and burns/inhaled brillo due to rushing smoke in public places (OR = 4.37, 95% CI: 2.71-8.64). The results suggest a strong potential for a SSF to reduce the health related harms and address concerns of public order and open drug use among crack cocaine smokers should a facility be implemented in this setting.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».