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Enregistrement W1988150214 · doi:10.1080/00952990601175102

Factors Associated with Public Injecting Among Users of Vancouver's Supervised Injection Facility

2007· article· en· W1988150214 sur OpenAlexafffundabout
Ian McKnight, Benjamin Maas, Evan Wood, Mark Tyndall, Will Small, Calvin Lai, Julio Montaner, Thomas Kerr

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Drug and Alcohol Abuse · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesHealth CanadaMcKnight Foundation
Mots-clésSyringeMedicineLogistic regressionOdds ratioOddsPublic healthCohortInjection drug useDrugMultivariate analysisEnvironmental healthDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)UnivariateMultivariate statisticsDrug injectionFamily medicineInternal medicinePharmacologyPsychiatryStatisticsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We evaluated factors associated with public drug injection among a cohort of injection drug users (SEOSI) originally recruited from within Vancouver's supervised injecting facility (SIF). METHODS: We used univariate statistics and logistic regression to examine factors associated with public drug injection among SEOSI participants. FINDINGS: Between June 2004 and July 2005, 714 IDU were followed up as part of SEOSI. In multivariate analyses, factors associated with public drug injection included homelessness (adjusted odds ratio (aOR) = 3.10; p < .001), syringe lending (aOR = 5.39; p < .001), requiring help injecting (aOR = 1.60; p = .05), and reporting that wait times affected frequency of SIF use (aOR = 3.26; p < .001). INTERPRETATION: Persistent public injection was independently associated with elevated HIV risk behaviors, as well as programmatic factors that limit SIF use. SIF program expansion may further help to reduce persistent risk behaviors and the community concerns related to public injection drug use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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