Protective factors associated with short‐term cessation of injection drug use among a Canadian cohort of people who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Strategies are needed to transition persons who inject drugs out of injecting. We undertook this study to identify protective factors associated with cessation of injection drug use. DESIGN AND METHODS: Data were derived from three prospective cohorts of people who use illicit drugs in Vancouver, Canada, between September 2005 and November 2011. Generalised estimating equations were used to examine protective factors and 6-month cessation of injection drug use. RESULTS: Our sample of 1663 people who inject drugs included 563 (33.9%) women, and median age was 40 years. Overall, 904 (54.4%) individuals had at least one 6-month injection cessation event. In multivariable analysis, protective factors associated with cessation of injection drug use included the following: having a regular place to stay [adjusted odds ratio (AOR) = 1.30; 95% confidence interval (CI) 1.13-1.48]; formal employment (AOR = 1.12; 95% CI 1.01-1.23); social support from personal contacts (AOR = 1.22; 95% CI 1.10-1.35); social support from professionals (AOR = 1.26; 95% CI 1.14-1.39); ability to access health and social services (AOR = 1.21; 95% CI 1.09-1.34); and positive self-rated health (AOR = 1.21, 95% CI 1.11-1.32). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Over half of people who inject drugs in this study reported achieving 6-month cessation of injection drug use, with cessation being associated with a range of modifiable protective factors. Policy makers and practitioners should promote increased access to stable housing, employment, social support and other services to promote cessation of injection drug use. [Luchenski S, Ti L, Hayashi K, Dong H, Wood E, Kerr T. Protective factors associated with short-term cessation of injection drug use among a Canadian cohort of people who inject drugs Drug Alcohol Rev 2016;35:620-627].
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».