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Enregistrement W2086642421 · doi:10.1177/002204260403400409

Correlates of Safe Syringe Acquisition and Disposal Practices among Young IDUs: Broadening our Notion of Risk

2004· article· en· W2086642421 sur OpenAlexaff
Susan G. Sherman, Melanie Rusch, Elizabeth T. Golub

Notice bibliographique

RevueJournal of Drug Issues · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyringeMedicinePharmacyPersonal protective equipmentEnvironmental healthSyringe driverFamily medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examines the relationship of syringe use patterns with acquisition and disposal practices among injection drug users (IDUs). Study participants (N = 294) were IDUs between 15 and 30 years old in Baltimore, Maryland, who had initiated drug injection within the past five years. Safe acquisition was defined as obtaining syringes from the Baltimore syringe exchange program and pharmacies. Safe disposal was defined as depositing syringes at the syringe exchange program or in a closed container. Participants were primarily male, White, and had low levels of education. In the six months prior to being interviewed, 25% reported safe syringe acquisition and 47% reported safe disposal. In a multivariate model controlling for demographic variables, factors that were significantly associated with safe acquisition were injecting for more than two years, obtaining two or more syringes per pickup, using a syringe for five or more injections, and safe disposal of syringes. In a multivariate model controlling for demographic variables, factors that were that were significantly associated with safe disposal were injecting daily and safe syringe acquisition. Infectious disease prevention efforts need to specifically target young and newly initiated IDUs in promoting safe syringe acquisition and disposal practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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