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Enregistrement W2805368465 · doi:10.1186/s12954-018-0225-y

Comparing risk environments for HIV among people who inject drugs from three cities in Northern Mexico

2018· article· en· W2805368465 sur OpenAlexfundno aff
Angélica Ospina-Escobar, Carlos Magis‐Rodríguez, Fatima Juárez, Dan Werb, Sergio Bautista‐Arredondo, Rubén Carreón, María Elena Ramos, Steffanie A. Strathdee

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and MalariaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on Drug AbuseSylff AssociationConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaHIV Research Trust
Mots-clésMedicineLogistic regressionSyringeDemographyHealth psychologyEnvironmental healthOdds ratioNeedle sharingConfidence intervalDrug injectionPublic healthOddsHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineSyphilisPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A large body of research has investigated the rise of injection drug use and HIV transmission in Tijuana and Ciudad Juarez (CJ). However, little is known about the dynamics of injecting in Hermosillo. This study compares drug-related behaviors and risk environment for HIV of people who inject drugs (PWID) across Tijuana, CJ, and Hermosillo to identify factors that could explain differences in HIV prevalence. METHODS: Data from Tijuana belong to a prospective study (El Cuete IV). Data from Hermosillo and Ciudad Juarez belong to a cross-sectional study. Both studies collected data in places where PWID spend time. All participants completed quantitative behavioral and serological testing for HIV. Datasets were merged using only comparable variables. Descriptive statistics tests were used to compare sociodemographic and behavioral characteristics of people who inject drugs PWID sampled in each city. A logistic regression model was built to identify factors independently associated with the likelihood of reporting receptive syringe sharing in the past 6 months. RESULTS: A total of 1494 PWID provided data between March 2011 and May 2012. HIV prevalence differed significantly between participants in Tijuana (4.2%), CJ (7.7%), and Hermosillo (5.2%; p < 0.05). PWID from Hermosillo reported better living conditions, less frequency of drug injection, and lower prevalence of syringe sharing (p < 0.01). PWID from CJ reported a higher prevalence of syringe sharing and confiscation by police (p < 0.01). In a multivariable logistic regression model, living in Hermosillo compared to Tijuana (adjusted odds ratio [AOR] = 0.42, 95% confidence interval [CI] 0.29-0.61) and being female (AOR = 0.61, 95% CI 0.45-0.83) were protective against syringe sharing. Having used crystal meth (AOR = 1.62, 95% CI 1.24-2.13, p = 0.001), having experienced syringe confiscation by police in the last 6 months (AOR = 1.78, 95% CI 1.34-2.40), and lower perception of syringe availability (AOR = 2.15, 95% CI 1.59-2.91) were significantly associated with syringe sharing (p < 0.05). CONCLUSIONS: Differences in HIV prevalence across cities reflect mainly differences in risk environments experienced by PWID, shaped by police practices, access to injection equipment, and dynamics of drug markets. Findings highlight the importance of ensuring sterile syringe availability through harm reduction services and a human rights approach to drug harms in northern Mexico and to generate better understanding of local dynamics and contexts of drug use for designing proper harm reduction programs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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