Licit and illicit substance use among people who inject drugs and the association with subsequent suicidal attempt
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To estimate associations between recent licit and illicit substance use and subsequent suicide attempt among people who inject drugs (PWID). DESIGN: Secondary analysis of longitudinal data from a prospective cohort study of PWID followed bi-annually between 2004 and 2011. SETTING: Montréal, Canada. PARTICIPANTS: Seven hundred and ninety-seven PWID who reported injection drug use in the previous 6 months, contributing to a total of 4460 study visits. The median number of visits per participant was five (interquartile range: 3-8). MEASUREMENTS: An interviewer-administered questionnaire eliciting information on socio-demographic factors, detailed information on substance use patterns and related behaviours, mental health markers and suicide attempt. The primary exposure variables examined were past-month use of alcohol [heavy (≥ 60 drinks); moderate (one to 59 drinks); none], sedative-hypnotics, cannabis, cocaine, amphetamine and opioids [regular (≥ 4 days); occasional (1-3 days); none]. The outcome was a binary measure of suicide attempt assessed in reference to the previous 6 months. FINDINGS: In multivariate analyses, a positive association was found among licit substances between heavy alcohol consumption [adjusted odds ratio (AOR) = 2.05; 95% confidence interval (CI) = 1.12-3.75], regular use of sedative-hypnotics (AOR = 1.89; 95% CI = 1.21-2.95) and subsequent attempted suicide. Among illicit substances, occasional use of cannabis (AOR = 1.84; 95% CI = 1.09-3.13) had a positive association with subsequent suicide attempt. No statistically significant association was found for the remaining substances. CONCLUSION: Among people who inject drugs, use of alcohol, sedative-hypnotics and cannabis, but not cocaine, amphetamine or opioids, appears to be associated with an increased likelihood of later attempted suicide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».