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Enregistrement W1989063419 · doi:10.1159/000279767

Non-Injection Drug Use Patterns and History of Injection among Street Youth

2010· article· en· W1989063419 sur OpenAlexafffundabout
Scott E. Hadland, Thomas Kerr, Brandon D. L. Marshall, William Small, Calvin Lai, Julio Montaner, Evan Wood

Notice bibliographique

RevueEuropean Addiction Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésInjection drug useHeroinMedicineDrugDrug injectionLogistic regressionDemographyCohortYoung adultInjection sitePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Efforts to prevent youth from initiating injection drug use require an understanding of the drug use patterns that predispose to injecting. Here we identify such patterns and describe the circumstances of first injection among street youth. METHODS: From October 2005 to November 2007, data were collected for the At Risk Youth Study, a prospective cohort of 560 street-recruited youth aged 14-26 in Vancouver, Canada. Non-injection drug use behaviors were compared between those with and without a history of injection through multiple logistic regression. The circumstances of first injection were also examined in gender-stratified analyses. RESULTS: Youth who had previously injected were more likely to have engaged in non-injection use of heroin or of crystal methamphetamine. Daily users of marijuana were less likely to have injected. Among prior injectors, the median age of first injection was lower among females. Females were also more likely to have had a sexual partner present at first injection and to have become a regular injector within one week of initiation. CONCLUSION: Preventing transition to injection among street youth may require special attention to predisposing drug use patterns and should acknowledge gender differences in the circumstances of first injection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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