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Enregistrement W2084986547 · doi:10.2105/ajph.2004.057828

Service Uptake and Characteristics of Injection Drug Users Utilizing North America’s First Medically Supervised Safer Injecting Facility

2006· article· en· W2084986547 sur OpenAlexafffundabout
Evan Wood, Mark Tyndall, Zhenguo Qui, Ruth Zhang, Julio Montaner, Thomas Kerr

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésSyringeSAFERMedicineHeroinNeedle sharingEnvironmental healthMedical emergencyHarm reductionService (business)Public healthDrugSubstance abuseHuman immunodeficiency virus (HIV)Emergency medicineFamily medicinePsychiatryNursingBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2003, the city of Vancouver, British Columbia, opened North America's first government-sanctioned safer injecting facility, where injection drug users (IDUs) can inject preobtained illicit drugs under the supervision of nurses. Use of the service by IDUs was followed by measurable reductions in public drug use and syringe sharing. IDUs who are frequently using the program tend to be high-intensity cocaine and heroin injectors and homeless individuals. The facility has provided high-risk IDUs a hygienic space where syringe sharing can be eliminated and the risk of fatal overdose reduced. Ongoing evaluation will be required to assess its impact on overdose rates and HIV infection levels, as well as its ability to improve IDU contact with medical care and addiction treatment.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations84
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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