Crack pipe sharing among street‐involved youth in a <scp>C</scp>anadian setting
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Crack pipe sharing is a risky practice that has been associated with the transmission of hepatitis C and other harms. While previous research has exclusively focused on this phenomenon among adults, this study examines crack pipe sharing among street-involved youth. DESIGN AND METHODS: From May 2006 to May 2012, data were collected from the At-Risk Youth Study, a cohort of street-involved youth aged 14-26 in Vancouver, Canada. Survey data from active crack smokers were analysed using generalised estimating equations logistic regression. RESULTS: Over the study period, 567 youth reported smoking crack cocaine and contributed 1288 observations, among which 961 (75%) included a report of crack pipe sharing. In multivariate analysis, factors that were associated with crack pipe sharing included difficulty accessing crack pipes [adjusted odds ratio (AOR) = 1.58, 95% confidence interval (CI) 1.13-2.20]; homelessness (AOR = 1.87, 95% CI 1.43-2.44); regular employment (AOR = 1.53, 95% CI 1.15-2.04); daily non-injection crystal methamphetamine use (AOR = 2.04, 95% CI 1.11-3.75); daily crack smoking (AOR = 1.37, 95% CI 1.01-1.85); encounters with the police (AOR = 1.42, 95% CI 1.01-1.99); and reporting unprotected sex (AOR = 1.95, 95% CI 1.47-2.58). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The prevalence of crack pipe sharing was high among our sample and independently associated with structural factors including difficulty accessing crack pipes and homelessness. Crack pipe sharing was also associated with high-intensity drug use and a number of other markers of risk and vulnerability. Collectively, these findings highlight opportunities for health services to better engage with this vulnerable group and reduce this risky behaviour.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».