The Association Between Self-Reported Depressive Symptoms and Risky Sexual Interactions in an Injection Drug Using Population in Winnipeg, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vulnerable populations in Canada shoulder a disproportionately high burden of disease. Transmission of sexually transmitted infections is behaviourally mediated. Previous research indicates an association between depression and sexual risk-taking. Evidence also suggests that social support is an effect modifier. Methods: Data were collected from a population of injection drug users, between 2003 and 2004 in Winnipeg, using respondent driven sampling. Demographic and social behaviors were analyzed to characterize the population, as well as social networks and ego networks. Logistic regression was used to examine the association between depressive symptoms and sexual risk interactions. Social support was examined as an effect modifier. Results: The majority of the study participants and network members were aged between 35 and 44, and a high percentage identified as Native Canadians. The highest percentage of people reported welfare as their primary source of income, and injecting stimulants, as their most frequently injected drug. Logistic regression models indicated an increase in the odds of individuals engaging in high-risk sexual interactions, if they had also self-reported elevated depressive symptoms. It was not possible to conclude that social support was an effect modifier. Conclusion: This research supports a positive association between elevated depressive symptoms, and higher levels of sexual risk interactions. Further research is needed to understand the role of social support.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».