Modelling crack cocaine use trends over 10 years in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Crack cocaine use among illicit drug users is associated with a range of health and community harms. However, long-term epidemiological data documenting patterns and risk factors for crack use initiation remain limited especially among injection drug users. We investigated longitudinal patterns of crack cocaine use among polydrug users in Vancouver, Canada. DESIGN AND METHODS: We examined the rate of crack use among injection drug users enrolled in a prospective cohort study in Vancouver, Canada between 1996 and 2005. We also used a Cox proportional hazards regression analysis to identify independent predictors of crack use initiation among this population. RESULTS: In total, 1603 injection drug users were recruited between May 1996 and December 2005. At baseline, 7.4% of participants reported ever using crack and this rate increased to 42.6% by the end of the study period (Mantel trend test P < 0.001). Independent predictors of crack use initiation during the study period included frequent cocaine injection, crystal methamphetamine injection, residency in the city's drug using epicenter and involvement in the sex trade (all P < 0.05). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: These findings demonstrate a massive increase in crack use among injection drug users in a Canadian setting. Our findings also highlight the complex interactions that contribute to the initiation of crack use among injection drug users and suggest that evidence-based interventions are urgently needed to address crack use initiation and to address harms associated with its ongoing use.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».