<scp>H</scp>istory of being in government care associated with younger age at injection initiation among a cohort of street‐involved youth
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Compared to the general population of youth, health-related disparities experienced by youth exposed to the child welfare system are well documented. Amongst these vulnerabilities are elevated rates of substance use, including injection drug use; however, less is known about when these youth transition to this high-risk behaviour. We sought to assess whether having a history of government care is associated with initiating injection drug use before age 18. DESIGN AND METHODS: Between September 2005 and May 2014, data were derived from the At-Risk Youth Study, a cohort of street-involved youth who use illicit drugs in Vancouver, Canada. Multivariable logistic regression analysis was employed to examine the relationship between early initiation of injection drug use and having a history of being in government care. RESULTS: Among the 581 injecting street-involved youth included, 229 (39%) reported initiating injection drug use before 18 years of age. In multivariable analysis, despite controlling for a range of potential confounders, having a history of government care remained significantly associated with initiating injection drug use before age 18 (adjusted odds ratio = 1.69; 95% confidence interval: 1.15-2.48). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Youth with a history of being in government care were significantly more likely to initiate injection drug use before age 18 than street-involved youth without a history of being in care. These findings imply that youth in the child welfare system are at higher risk and suggest that interventions are needed to prevent transitions into high-risk substance use among this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».