Key drug use, health and socio-economic characteristics of young crack users in two Brazilian cities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Crack use constitutes a major problem in cities across Brazil. While existing data suggest that crack use is generally concentrated among disenfranchised young people with extensive health problems and crime involvement, extensive data gaps exist. To address this issue, this study aimed to assess key characteristics of young crack users in two Brazilian cities. METHODS: N=160 regular and young adult (ages 18-24) crack users were recruited by community-based methods in the cities of Rio de Janeiro (Southeast) and Salvador (Northeast). Assessments included an interviewer-administered questionnaire on key social, drug use, health and service use characteristics, as well as serological testing of HBV, HCV and HIV status, and were conducted anonymously between November 2010 and June 2011. Participants provided informed consent and received transportation vouchers following assessment completion. The study was approved by institutional ethics review boards. RESULTS: The majority of participants were: male, with less than high school education, unstably housed (Rio only); gained income from legal or illegal work; arrested by police in past year (Salvador only); had numerous daily crack use episodes and shared paraphernalia (Salvador only); co-used alcohol, tobacco, cannabis and cocaine; had no injection history; rated physical and mental health as 'fair' or lower (Salvador only); had unprotected sex; were never HIV tested; were not HIV, HBV or HCV positive; and did not use existing social or health services, but desired access to crack user specific services. CONCLUSION: Crack users in the two Brazilian sites featured extensive socio-economic marginalization, crack and poly-drug use as well as sexual risk behaviours, and compromised health status. Social and health service utilization are low, yet needs are high. There is an urgent need for further research and for targeted interventions for crack use in Brazil.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».