Factors Associated with Frequency of Recent Initiation of Others into Injection Drug Use Among People Who Inject Drugs in Los Angeles and San Francisco, CA, USA, 2016–17
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Drug injection initiation is often assisted by a person who injects drugs (PWID). How often PWID provide this assistance has not been examined. We examine frequency of injection initiation assistance and factors associated with high (4+) and low frequency (1–3) initiation assistance as compared to no initiation assistance among PWID. Methods: Participants were 979 Californian PWID. PWID were interviewed about providing injection initiation assistance in the last 6 months among other items. Multinomial regression analysis was used to examine factors associated with levels of frequency of injection initiation assistance. Results: Among participants, 132 (14%) had initiated 784 people into injection (mean = 5.94 [standard deviation = 20.13]; median = 2, interquartile range = 1,4) in the last 6 months. PWID engaged in high frequency initiation (26% of sample) assisted 662 new initiates (84% of total). Using multinomial regression analysis with no initiating as the referent group, we found that high frequency initiating was statistically associated with higher injection frequency, having a paying sex partner, taking someone to a shooting gallery, and providing injection assistance. Lower frequency initiation was statistically associated with having a paying sex partner, illegal income source, and providing injection assistance. Conclusion: Differences between high and low frequency initiators were not found. Sex work and assisting with drug injection were linked to initiating others. Individual-level interventions that reduce this behavior among PWID and structural interventions such as safe consumption sites and opioid medication treatments that interrupt the social process of injection initiation should be considered as ways to reduce injection initiations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle