Association between Binge Drug use and Suicide Attempt among People who Inject Drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs (PWID) have an elevated risk of suicide attempt. Although different substances are associated with suicide attempt, the overall risk posed by binge behavior, a high-risk pattern of drug use, remains unclear. The objective of this study is to assess the association between binge drug use and suicide attempt in a prospective cohort of PWID in Montreal, Canada. METHODS: Participants answered a biannual interviewer-administered questionnaire compiling information on sociodemographics, pattern of substance use (cocaine, amphetamine, opioids, sedative-hypnotics, alcohol, and cannabis), and psychosocial stressors and related markers. The relationship between suicide attempt and binge behavior was modeled using generalized estimating equations (GEEs), controlling for type and pattern of substance use, sociodemographic characteristics, and significant mental health markers. RESULTS: Among 1240 participants (mean age ± SD: 38.2 ± 9.8) at baseline, 222 (17.9%) reported binge during the past 6-months. PWID reporting binge were significantly younger (P < .001), less educated (P = .012), less likely male (P = .047), and had shorter history of injection (P < .001). In addition, they were younger at first injection (P = .014), reported higher rates of prostitution and psychological disorders (P = .003), and were more likely to use other drugs except cannabis and alcohol. Binge was independently associated with attempted suicide in the GEE multivariate model (adjusted odds ratio [aOR 95% CI] = 1.91 [1.38-2.65], P < .001). CONCLUSIONS: Among PWID at high risk of suicide attempt, those who binge represent a particularly vulnerable subgroup. Although the exact mechanisms underlying this finding remain unresolved, several hypothesis pertaining to the neurobiological and psychosocial consequences of binge, as well as common personality traits, warrant further investigations.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».