Prevalence and correlates of abscesses among a cohort of injection drug users
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have indicated that injection-related infections such as abscesses and cellulitis account for the majority of emergency room visits and acute hospitalizations accrued by local injection drug users. The objective of this analysis was to examine the prevalence and correlates of developing an abscess among a cohort of injection drug users in Vancouver and to identify socio-demographic and drug use variables associated with abscesses at baseline. We examined abscesses among participants enrolled in a prospective cohort of injection drug users. Categorical variables were analyzed using the Pearson's chi-square test and continuous variables were analyzed using the Wilcoxon signed rank test. Among 1 585 baseline participants, 341 (21.5%) reported having an abscess in the last six months. In a logistic regression model that adjusted for all variables that were associated with having an abscess at p < 0.1 in univariate analyses, female gender [odds ratio (OR) = 1.7, [95% CI: 1.2 - 2.4]; p = 0.002), recent incarceration (OR = 1.7, [95% CI: 1.3 - 2.2]; p < 0.001), sex trade involvement (OR = 1.4 [95% CI: 1.0 - 2.0]; p = 0.03), frequent cocaine use (OR = 1.5 [95% CI: 1.2 - 2.0]; p = 0.002) and HIV serostatus (OR = 1.5, [95% CI: 1.2 - 2.0]; p = 0.003) were positively associated with having an abscess. Explanations for these associations require further study, and interventions are needed to address this highly prevalent concern.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».