Hazardous Alcohol Use Associated with Increased Sexual Risk Behaviors Among People Who Inject Drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol is associated with a multitude of severe health consequences. While risk behaviors related to illicit drug use are commonly studied among people who inject drugs (PWID), the role of alcohol use has received substantially less attention in this population. We explored whether drug and sexual risk behaviors as well as experiences of violence were associated with hazardous alcohol use in a cohort of PWID. METHODS: Analyses were conducted using observational data from a prospective cohort of community-recruited HIV-negative PWID in Vancouver, Canada. We used the U.S. National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism definition of hazardous alcohol use (i.e., >14 drinks/wk or >4 drinks on 1 occasion for men, and >7 drinks/wk or >3 drinks on 1 occasion for women). We used multivariable generalized estimating equations (GEE) to identify the factors associated with hazardous alcohol use. RESULTS: Between 2006 and 2012, 1,114 HIV-negative individuals were recruited, and 186 (16.7%) reported hazardous alcohol use in the previous 6 months at baseline. In multivariable GEE analyses, having multiple sex partners (adjusted odds ratio [AOR] = 1.25), history of sexually transmitted infection (AOR = 1.50), experiencing violence (AOR = 1.36), and incarceration (AOR = 1.29) were each independently associated with hazardous alcohol use. Caucasian ethnicity (AOR = 0.56), ≥ daily heroin injection (AOR = 0.81), and engagement in addiction treatment (AOR = 0.84) were negatively associated with hazardous alcohol use (all p < 0.05). CONCLUSIONS: A considerable proportion of PWID reported hazardous alcohol use, which was independently associated with reporting sexual, but not drug-related, HIV risk behaviors and experiencing recent violence. Findings suggest a need to integrate regular screening and evidence-based alcohol interventions into treatment efforts for PWID.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».