The Potential Public Health and Community Impacts of Safer Injecting Facilities: Evidence From a Cohort of Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although medically supervised safer injecting facilities (SIFs) remain untested in North America, their implementation is currently being debated. Reluctance of health policy makers to initiate a pilot study of SIFs may in part be hindered by outstanding questions regarding the potential community and public health impact of the intervention. Specifically, it is presently unknown if those at greatest risk of overdose and HIV transmission or those responsible for community impact of injection drug use will be willing to attend. METHODS: The current study was conducted to evaluate the proportion of injection drug users (IDU) willing to attend medically supervised SIFs, if they were available, among participants enrolled in the Vancouver Injection Drug User Study (VIDUS). The authors also evaluated factors associated with willingness to use a SIF using univariate and logistic regression analyses. Participants who were followed from June 2001 to June 2002 were eligible for the present analyses. RESULTS: Overall, 587 active IDU responded to a questionnaire during the study period. Among respondents, 215 (36.6%) expressed willingness to attend a SIF. Variables that were independently associated with willingness to attend a SIF in multivariate analyses included having difficulty accessing sterile syringes (adjusted odds ratio [AOR] = 2.07), requiring help injecting (AOR = 1.52), frequently injecting heroin (AOR = 1.81), sex trade work (AOR = 2.02), and injecting in public spaces (AOR = 2.00). CONCLUSIONS: Several variables that have recently been associated with overdose, syringe sharing, HIV and HCV incidence, and community impact of illicit drug use in this setting were associated with willingness to attend medically supervised SIFs. Although the impact of SIFs in North America can only be quantified by scientific evaluation, these data indicate a high potential for immediate community and public health benefits if SIFs were presently available.
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 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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».