Financial hardship and drug use among men who have sex with men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the role of financial hardship as it relates to drug use, especially among men who have sex with men (MSM). As such, this study aimed to investigate potential associations between financial hardship status and drug use among MSM. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of 580 MSM in Paris recruited using a popular geosocial-networking smartphone application (GSN apps). Descriptive analyses and multivariate analyses were performed. A modified Poisson model was used to assess associations between financial hardship status and use of drugs (any drugs, tobacco, alcohol, marijuana, inhalant nitrites, and club drugs). RESULTS: In our sample, 45.5% reported that it was somewhat, very, or extremely difficult to meet monthly payments of bills (high financial hardship). In multivariate analyses, a high level of financial hardship was significantly associated with an increased likelihood of reporting use of any substance use (adjusted risk ratio [aRR] = 1.15; 95% CI = 1.05-1.27), as well as use of tobacco (aRR = 1.45; 95% CI = 1.19-1.78), marijuana (aRR = 1.48; 95% CI =1.03-2.13), and inhalant nitrites (aRR = 1.24; 95% CI = 1.03-1.50). CONCLUSIONS: Financial hardship was associated with drug use among MSM, suggesting the need for interventions to reduce the burden of financial hardship in this population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».