Crack across Canada: comparing crack users and crack non‐users in a Canadian multi‐city cohort of illicit opioid users
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine possible differences between crack users and crack non-users across Canada. DESIGN: Cohort study of illicit opioid and other drug users in five cities across Canada. SETTING: Vancouver, Edmonton, Toronto, Montreal and Quebec City, Canada. PARTICIPANTS: Regular illicit opioid and other street drug users not in treatment at time of assessment. MEASUREMENTS: Participants (n = 677) were assessed at baseline (2002) by way of an interviewer-administered questionnaire, a psychiatric diagnostic instrument (Composite International Diagnostic Interview), and salivary antibody tests for infectious disease. FINDINGS: Approximately half the sample had used crack in the past 30 days, although prevalence rates differed strongly between study sites. When examined by discriminant analysis, crack users in the study population were more likely to have: no permanent housing, have illegal and sex work income, indicate physical health problems and hepatitis C virus (HCV) antibodies, use walk-in clinics, use heroin and to have been arrested and in detention (in past year). They were less likely to report depressive symptoms, and use Dilaudid (hydromorphone) and alcohol. CONCLUSION: These results illustrate crack users' pronounced social marginalization (as expressed by homelessness and high involvement in illegal activities) as well as extensive health problems compared to non-crack users in the Canadian context. The development of targeted interventions-addressing the dynamics of social marginalization-of this population is urgently needed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».