Gender differences in the provision of injection initiation assistance: a comparison of three North American settings
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Individuals experience differential risks in their initiation into drug injecting based on their gender. Data suggest women are more likely to be injected after their initiator and to share injection equipment. Little is known, however, regarding how gender influences the risk that people who inject drugs (PWID) may assist others into injection initiation. We therefore sought to investigate the role of "initiator" gender in the provision of injection initiation assistance across multiple settings. METHODS: We employed data from PReventing Injecting by Modifying Existing Responses (PRIMER), a multi-cohort study investigating factors influencing injection initiation assistance provision. Data were drawn from three cohort studies of PWID in San Diego, USA (STAHR II); Tijuana, Mexico (El Cuete IV); and Vancouver, Canada (VDUS). Site-specific logistic regression models were fit, with lifetime provision of injection initiation assistance as the outcome and gender as the independent variable. RESULTS: Overall, 3.2% (24/746) of the women and 4.6% (63/1367) of the men reported providing injection initiation assistance. In Tijuana, men were more than twice as likely to have provided injection initiation assistance after controlling for potential confounders (adjusted odds ratio = 2.17, 95% confidence interval: 1.22-3.84). Gender was not significantly associated with providing injection initiation assistance in other sites. CONCLUSION: We identified that being male in Tijuana, specifically, was associated with providing injection initiation assistance, which could inform targeted outreach aimed at reducing the influence of PWID populations on non-injectors in this site. This will likely require that existing interventions address gender- and site-specific factors for effectiveness.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».