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Enregistrement W2166699337 · doi:10.1177/002204260303300303

Responding to an Explosive HIV Epidemic Driven by Frequent Cocaine Injection: Is There a Role for Safe Injecting Facilities?

2003· article· en· W2166699337 sur OpenAlexaffabout
Thomas Kerr, Evan Wood, Anita Palepu, Dean Wilson, Martin T. Schechter, Mark Tyndall

Notice bibliographique

RevueJournal of Drug Issues · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of British ColumbiaHIV Legal Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Injection drug useEnvironmental healthDrug injectionFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there have been repeated calls for the establishment of safe injection facilities (SIFs) in Vancouver since the early 1990s, questions remain concerning the feasibility of SIFs due to the high prevalence of injection cocaine and the concomitant problems cocaine use presents. Therefore, we determined the prevalence of willingness to attend SIFs among cocaine injectors in Vancouver and explored the factors associated with this willingness, using data from the Vancouver Injection Drug Users Study. After considering the results derived from this analysis, additional qualitative methods were employed to explore further willingness to use SIFs, barriers and facilitators of SIF utilization, and methods of maximizing use among selected subpopulations of cocaine injectors. The results suggest that a high proportion of cocaine injectors, including some of those most at risk, would attend an SIF if one were available. However, in order to better accommodate cocaine injectors, several modifications could be made to conventional SIF service design and delivery. The vast majority of these modifications relate to ensuring effective responses to cocaine toxicity. Given the acceptability of SIFs among cocaine injectors, it appears that an SIF pilot could result in significant and immediate benefits in terms of public health and community safety.

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)0,007
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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations49
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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