Prevalence and correlates of jugular injections among injection drug users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Jugular injection of drugs has been reported, although little is known about the prevalence of and risk factors associated with this behaviour. We evaluated factors associated with jugular injection among a cohort of injection drug users (IDU) in Vancouver, Canada. METHODS: We used univariate statistics and logistic regression to examine factors associated with jugular injection among participants in the Vancouver Injecting Drug Users Study (VIDUS), a large prospective cohort study of IDU recruited through snowball sampling methods in Vancouver, Canada. FINDINGS: Between December 2004 and November 2005, 780 IDU were followed up as part of VIDUS and 198 (25%) reported jugular injection in the previous 6 months. In multivariate analyses, factors associated independently with jugular injection included: being of the female gender [adjusted odds ratio (aOR) = 1.72, 95% confidence interval (CI): 1.14-2.59; p = 0.010], daily heroin use (aOR = 2.89, 95% CI: 1.93-4.34; p < 0.001), daily cocaine use (aOR = 1.76, 95% CI: 1.12-2.76; p = 0.014], requiring help injecting (aOR = 4.44, 95% CI: 2.64-7.46; p < 0.001), and involvement in the sex-trade (aOR = 2.71, 95% CI: 1.6-4.55; p < 0.001). INTERPRETATION: Reporting a history of jugular injecting was alarmingly high in the cohort and was associated with several identifiable demographic and drug-using characteristics. Given previous reports demonstrating the risk of infection and vascular trauma due to this behaviour, these populations should be considered seriously as a target for safer injecting education.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».