Stimulants and Cannabis Use Among a Marginalized Population in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
High rates of substance use, especially cannabis and stimulant use, have been associated with homelessness, exposure to trauma, and involvement with the criminal justice system. This study explored differences in substance use (cannabis vs. stimulants) and associations with trauma and incarceration among a homeless population. Data were derived from the BC Health of the Homeless Study (BCHOHS), carried out in three cities in British Columbia, Canada. Measures included sociodemographic information, the Maudsley Addiction Profile (MAP), the Childhood Trauma Questionnaire (CTQ), and the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) Plus. Stimulant users were more likely to be female (43%), using multiple substances (3.2), and engaging in survival sex (14%). Cannabis users had higher rates of lifetime psychotic disorders (32%). Among the incarcerated, cannabis users had been subjected to greater emotional neglect (p < .05) and one in two cannabis users had a history of lifetime depressive disorders (p < .05). Childhood physical abuse and Caucasian ethnicity were also associated with greater crack cocaine use. One explanation for the results is that a history of childhood abuse may lead to a developmental cascade of depressive symptoms and other psychopathology, increasing the chances of cannabis dependence and the development of psychosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».