Effect of Methadone Treatment on Incarceration Rates among Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methadone maintenance treatment (MMT) has been shown to dramatically reduce illicit opioid use and criminal activity among injection drug users (IDU). However, questions remain concerning the effect of MMT in reducing rates of incarceration among IDU. We therefore sought to investigate the long-term effect of MMT on rates of incarceration. METHODS: We performed a generalized estimating equation longitudinal analysis of factors associated with incarceration among participants in the Vancouver Injection Drug Users Study (VIDUS). We also recorded whether participants reported having difficulty accessing drug treatment during the study period. RESULTS: Among 1,247 active IDU, 624 (50.0%) reported being incarcerated at least once during the 6-year study period. In multivariate analysis, there was a strong negative association between methadone treatment and incarceration (adjusted odds ratio = 0.64, 95% CI: 0.54-0.76, p < 0.001) despite intensive covariate adjustment. CONCLUSIONS: Given our findings concerning the strong negative association between MMT and incarceration, and the reported high-risk injection practices of incarcerated IDU, limiting the availability of MMT has the potential to further exacerbate the high levels of HIV transmission found among IDU who are in need of treatment both in their communities and in correctional facilities.
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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 | 0,020 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».