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Enregistrement W2112239720 · doi:10.3844/ajidsp.2005.50.54

Factors Associated with Syringe Sharing Among Users of a Medically Supervised Safer Injecting Facility

2005· article· en· W2112239720 sur OpenAlexaboutno aff
Evan Wood, Mark Tyndall, Jo‐Anne Stoltz, Will Small, Elisa Lloyd-Smit, Ruth Zhang, Julio Montaner, Thomas Kerr

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Infectious Diseases · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERSyringeMedicineEnvironmental scienceComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vancouver, Canada recently opened a medically supervised safer injecting facility (SIF) in an effort to reduce HIV and overdose risk and public injection drug use. We sought to examine factors associated with syringe sharing among SIF users. SIF users were randomly recruited into a prospective cohort of SIF users known as the Scientific Evaluation of Supervised Injecting (SEOSI) cohort. We examined the prevalence and correlates of used syringe borrowing among baseline HIV-negative participants and used syringe lending among baseline HIV-infected participants. Between 22 March 2004 and 22 October 2004, 479 baseline HIV-negative subjects (48 [10%] syringe borrowing events) and 103 baseline HIV-infected participants (17 [16.5%] syringe lending events) were recruited into the cohort. For baseline HIV negative participants, syringe borrowing was positively associated with public drug use (p<0.001) and requiring help injecting (p=0.001), whereas exclusive SIF use was inversely associated with syringe sharing (p=0.019). For baseline HIV-infected participants, syringe lending was positively associated with daily cocaine injection (p=0.022) and shooting gallery use (p=0.007). Although ongoing injection-related HIV risk behavior was reported among some SIF users, rates of syringe sharing were substantially lower than the rate observed previously in this community and it is noteworthy that exclusive SIF use was associated with reduced syringe sharing.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations47
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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