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Enregistrement W2160435760 · doi:10.1186/1747-597x-8-32

Assisted injection among people who inject drugs in Thailand

2013· article· en· W2160435760 sur OpenAlexafffund
William K. Lee, Lianping Ti, Kanna Hayashi, Karyn Kaplan, Paisan Suwannawong, Evan Wood, Thomas Kerr

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesChulalongkorn UniversityCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineSyringeOdds ratioContext (archaeology)HeroinConfidence intervalLogistic regressionHuman immunodeficiency virus (HIV)Multivariate analysisNeedle sharingDemographyHarm reductionFamily medicineInternal medicinePsychiatryDrugCondom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assisted injection is common among people who inject drugs (IDU), and has been associated with elevated risk for HIV infection and overdose. However, this practice has not been explored in the Asian context, including in Thailand, where HIV prevalence among IDU remains high. METHODS: Using multivariate logistic regression, we examined the prevalence and correlates of assisted injecting among IDU participating in the Mitsampan Community Research Project in Bangkok. We also sought to identify reasons for engaging in assisted injecting and those who provide this form of assistance. RESULTS: In total, 430 IDU participated in this study, including 376 (87.5%) who reported having ever required assistance injecting, and 81 (18.8%) who reported assisted injecting in the previous six months. In multivariate analyses, assisted injecting in the previous six months was independently and positively associated with being female (adjusted odds ratio [AOR] = 2.42; 95% confidence interval [CI]: 1.40 - 4.18), being a weekly heroin injector (AOR = 1.78; 95% CI: 0.99 - 3.20), syringe sharing (AOR = 2.08; 95% CI: 1.18 - 3.68) and soft-tissue infection (AOR = 3.51; 95% CI: 1.43 - 2.53). Having a longer injecting career (AOR = 0.96; 95% CI: 0.94 - 0.99) was negatively associated with assisted injecting. Primary reasons given for engaging in assisted injecting included being new to injecting and lacking knowledge on how to inject. The most common providers of assistance with injecting were close friends. CONCLUSION: We found a high prevalence of assisted injecting among IDU in Bangkok, with females, frequent heroin injectors, those with shorter injecting careers being more likely to engage in this practice. Those who require help with the injecting process are more likely to share syringes, and have skin infections. These findings indicate the need for interventions focused on promoting safer and self-administered injections.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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