A Dose-Dependent Relationship between Exposure to a Street-Based Drug Scene and Health-Related Harms among People Who Use Injection Drugs
Notice bibliographique
Résumé
While the community impacts of drug-related street disorder have been well described, lesser attention has been given to the potential health and social implications of drug scene exposure on street-involved people who use illicit drugs. Therefore, we sought to assess the impacts of exposure to a street-based drug scene among injection drug users (IDU) in a Canadian setting. Data were derived from a prospective cohort study known as the Vancouver Injection Drug Users Study. Four categories of drug scene exposure were defined based on the numbers of hours spent on the street each day. Three generalized estimating equation (GEE) logistic regression models were constructed to identify factors associated with varying levels of drug scene exposure (2-6, 6-15, over 15 hours) during the period of December 2005 to March 2009. Among our sample of 1,486 IDU, at baseline, a total of 314 (21%) fit the criteria for high drug scene exposure (>15 hours per day). In multivariate GEE analysis, factors significantly and independently associated with high exposure included: unstable housing (adjusted odds ratio [AOR] = 9.50; 95% confidence interval [CI], 6.36-14.20); daily crack use (AOR = 2.70; 95% CI, 2.07-3.52); encounters with police (AOR = 2.11; 95% CI, 1.62-2.75); and being a victim of violence (AOR = 1.49; 95 % CI, 1.14-1.95). Regular employment (AOR = 0.50; 95% CI, 0.38-0.65), and engagement with addiction treatment (AOR = 0.58; 95% CI, 0.45-0.75) were negatively associated with high exposure. Our findings indicate that drug scene exposure is associated with markers of vulnerability and higher intensity addiction. Intensity of drug scene exposure was associated with indicators of vulnerability to harm in a dose-dependent fashion. These findings highlight opportunities for policy interventions to address exposure to street disorder in the areas of employment, housing, and addiction treatment.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».