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Enregistrement W2114689106 · doi:10.1186/1477-7517-6-20

Worry as a window into the lives of people who use injection drugs: a factor analysis approach

2009· article· en· W2114689106 sur OpenAlexafffund
Heidi Exner, Erin Gibson, Ryan Alexander Stone, Jennifer Lindquist, Laura Cowen, Eric Abella Roth

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentVancouver Foundation
Mots-clésWorryHealth psychologyHarm reductionMedicinePublic healthExploratory factor analysisPsychologyPsychiatryClinical psychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineAnxietyNursingPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The concept of risk dominates the HIV/AIDS literature pertaining to People Who Use Injection Drugs (PWUID). In contrast the associated concept of worry is infrequently applied, even though it can produce important perspectives of PWUID's lives. This study asked a sample (n = 105) of PWUID enrolled in a Victoria, British Columbia needle exchange program to evaluate their degree of worry about fourteen factors they may encounter in their daily lives. METHODS: Exploratory factor analysis was used to analyze their responses. RESULTS: Factor analysis delineated three factors: 1) overall personal security, 2) injection drug use-specific risks including overdosing and vein collapse and, 3) contracting infectious diseases associated with injection drug use (e.g. HIV/AIDS and hepatitis C). CONCLUSION: PWUID in this study not only worry about HIV/AIDS but also about stressful factors in their daily life which have been linked to both increased HIV/AIDS risk behaviour and decreased anti-retroviral treatment adherence. The importance PWUID give to this broad range of worry/concerns emphasizes the need to place HIV/AIDS intervention, education, and treatment programs within a broader harm-reduction framework that incorporates their perspectives on both worry and risk.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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