Demographics, Health-Care Utilization, and Substance Use Profiles of Older Adults in Canada’s Lowest Income Neighbourhood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to determine the baseline demographics, health status, and drug use profiles of current and former substance-using older adults in Vancouver's Downtown Eastside. METHODS: Data were derived from two U.S. National Institutes of Health-funded cohort studies of current and former illegal drug users in Vancouver's Downtown Eastside. We used logistic regression of cross-sectional data obtained between June and November 2008 to calculate odds ratios and identify factors that were more commonly associated with cohort members being older adults (greater than or equal to age 50). RESULTS: 214 subjects (25%) were greater than or equal to age 50 upon study enrollment. Females (Adjusted Odds Ratio [AOR]: 0.50; 95% CI: 0.34-0.75) and individuals who reported Aboriginal ancestry (AOR: 0.49; 95% CI: 0.33-0.72) were less likely to be in the older cohort. Individuals with higher income (AOR: 2.07; 95% CI: 1.16-3.68 per $1,000), and those with a regular place to stay were more likely to be in older cohort (AOR: 3.39; 95% CI: 1.90-6.06). Older participants accessed family physicians more frequently (OR: 1.47; 95% CI: 1.01 - 2.16) and were more likely to be actively taking (OR: 3.34; 95% CI 1.71-6.55) or have taken (OR 3.21; 95% CI 1.58-6.53) HIV antiretroviral therapy. There were no differences between groups in regard to injection drug use status or daily alcohol intake. CONCLUSIONS: Older current and former illegal drug users in a major inner city Canadian centre have different demographic, health-care, and drug utilization profiles. Further studies in this population are warranted.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».