Inability to access addiction treatment predicts injection initiation among street-involved youth in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventing injection drug use among vulnerable youth is critical for reducing serious drug-related harms. Addiction treatment is one evidence-based intervention to decrease problematic substance use; however, youth frequently report being unable to access treatment services and the impact of this on drug use trajectories remains largely unexplored. This study examines the relationship between being unable to access addiction treatment and injection initiation among street-involved youth. METHODS: Data were derived from the At-Risk Youth Study (ARYS), a prospective cohort of street-involved youth aged 14-26 who use illicit drugs, from September 2005 to May 2014. An extended Cox model with time-dependent variables was used to identify factors independently associated with injection initiation. RESULTS: Among 462 participants who were injection naïve at baseline, 97 (21 %) initiated injection drug use over study follow-up and 129 (28 %) reported trying but being unable to access addiction treatment in the previous 6 months at some point during the study period. The most frequently reported reason for being unable to access treatment was being put on a wait list. In a multivariable Cox regression analysis, being unable to access addiction treatment remained independently associated with a more rapid rate of injection initiation (Adjusted Hazard Ratio =2.02; 95 % Confidence Interval: 1.12-3.62), after adjusting for potential confounders. CONCLUSION: Inability to access addiction treatment was common among our sample and associated with injection initiation. Findings highlight the need for easily accessible, evidence-based addiction treatment for high-risk youth as a means to prevent injection initiation and subsequent serious drug-related harms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».