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Enregistrement W2002145667 · doi:10.1136/jech.2011.142976j.90

P2-257 Social determinants and high risk behaviours in drug users under methadone treatment in Golestan province, North Iran

2011· article· en· W2002145667 sur OpenAlexaboutno aff
Mahin Gholipour, Abbasali Keshtkar, Reza Majdzadeh, Abbas Badakhshan, Saharnaz Nejat, Mostafa Qorbani, Mohammad Ali Vakili, Hadi Salari

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMethadonePrisonDemographyLogistic regressionQuarter (Canadian coin)Substance abuseMethadone maintenancePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Drug users' health is a product of drug-effects and risk behaviours. Social determinants can shape some health behaviours. There has been little research on social determinants and risk behaviours related to drug use in Iran. We aimed to estimate this in patients undergoing methadone treatment in north Iran. Methods 400 addicts were recruited from methadone clinics in 2009–2010. A self-designed questionnaire with excellent reliability was used to determine those with and without high risk behaviours. ORs with 95% CIs were estimated by logistic regression. Ethics approval was obtained from Tehran University. Results There was significant difference between the two study groups (with and without high risk behaviours) in economic status, drug type, administration route, age, and drug abuse onset age. Education level was significantly lower in women. One quarter experienced homeless, 62% had no support from any insurance or supportive organisations, only 26% had constant employment and over 50% had prison history. 12.5% were injection users and 14% shared syringes. One quarter reported high risk sexual behaviour and 69.4% had not used condoms in last their last sex encounter (significantly lower in women). A decrease of one year in age was associated with decreased drug use onset age and increased sexual risk behaviours by 6%(AOR=0.94, 95% CI 0.91 to 0.98) and10% (AOR=0.91, 95% CI 0.85 to 0.97) respectively. Poor economic status reduced risk sexual behaviour (AOR=0.35, 95% CI 0.13 to 0.96). Prison history increased injection behaviour more than twice (AOR=2.89, 95% CI 1.4 to 5.95). Conclusions These findings illustrate that interventions are needed in young heroin users even in those with a good economic state.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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