Socioeconomic marginalisation in the structural production of vulnerability to violence among people who use illicit drugs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many people who use illicit drugs (PWUD) face challenges to their financial stability. Resulting activities that PWUD undertake to generate income may increase their vulnerability to violence. We therefore examined the relationship between income generation and exposure to violence across a wide range of income generating activities among HIV-positive and HIV-negative PWUD living in Vancouver, Canada. METHODS: Data were derived from cohorts of HIV-seropositive and HIV-seronegative PWUD (n=1876) between December 2005 and November 2012. We estimated the relationship between different types of income generation and suffering physical or sexual violence using bivariate and multivariate generalised estimating equations, as well as the characteristics of violent interactions. RESULTS: Exposure to violence was reported among 977 (52%) study participants over the study period. In multivariate models controlling for sociodemographic characteristics, mental health status, and drug use patterns, violence was independently and positively associated with participation in street-based income generation activities (ie, recycling, squeegeeing and panhandling; adjusted OR (AOR)=1.39, 95% CI 1.23 to 1.57), sex work (AOR=1.23, 95% CI 1.00 to 1.50), drug dealing (AOR=1.63, 95% CI 1.44 to 1.84), and theft and other acquisitive criminal activity (AOR=1.51, 95% CI 1.27 to 1.80). Engagement in regular, self-employment or temporary employment was not associated with being exposed to violence. Strangers were the most common perpetrators of violence (46.7%) and beatings the most common type of exposure (70.8%). CONCLUSIONS: These results suggest that economic activities expose individuals to contexts associated with social and structural vulnerability to violence. The creation of safe economic opportunities which can minimise vulnerability to violence among PWUD is therefore urgently required.
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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 | 0,033 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».