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Enregistrement W2056079533 · doi:10.1007/s10903-011-9462-9

Border Crossing to Inject Drugs in Mexico Among Injection Drug Users in San Diego, California

2011· article· en· W2056079533 sur OpenAlexaboutno aff
Tyson Volkmann, Sanghyuk S. Shin, Richard S. Garfein, Thomas L. Patterson, Robin A. Pollini, Karla D. Wagner, Irina Artamanova, Steffanie A. Strathdee

Notice bibliographique

RevueJournal of Immigrant and Minority Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésHeroinMedicineSyringePublic healthDrugQuarter (Canadian coin)Needle sharingInjection drug useDemographyEnvironmental healthDrug injectionFamily medicineGeographyPharmacologyPsychiatryHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined correlates of ever injecting drugs in Mexico among residents of San Diego, California. From 2007 to 2010, injecting drug users (IDUs) in San Diego underwent an interviewer-administered survey. Logistic regression identified correlates of injection drug use in Mexico. Of 302 IDUs, 38% were Hispanic, 72% male and median age was 37; 27% ever injected in Mexico; 43% reported distributive syringe sharing there. Factors independently associated with ever injecting drugs in Mexico included being younger at first injection, injecting heroin, distributive syringe sharing at least half of the time, and transporting drugs over the last 6 months. One-quarter of IDUs reported ever injecting drugs in Mexico, among whom syringe sharing was common, suggesting possible mixing between IDUs in the Mexico-US border region. Prospective studies should monitor trends in cross-border drug use in light of recent Mexican drug policy reforms partially decriminalizing drug possession.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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