Trajectories of injection drug use among people who use drugs in Vancouver, Canada, 1996–2017: growth mixture modeling using data from prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Injection drug use patterns are known to change over time, although such long-term changes have not been well described. We sought to characterize longitudinal trajectories of injection drug use and identify associated factors. DESIGN: Data were derived from the Vancouver Injection Drug Users Study and AIDS Care Cohort to evaluate the Exposure to Survival Services study, two prospective cohorts involving people who inject drugs in Vancouver, Canada between 1996 and 2017. Growth mixture modeling was applied to identify distinct injection drug use trajectories. Multinomial logistic regression was used to identify baseline factors associated with each trajectory. SETTING: Canada. PARTICIPANTS: A total of 2057 participants who reported having used illicit drugs via injection in the past 6 months at the baseline visit were included in the study. The median time since first injection drug use at baseline was 14.8 years (quartile 1-quartile 3: 6.5-24.3). MEASUREMENTS: Information regarding self-reported injection drug use during the past 6 months was collected at baseline and semi-annually thereafter via interviewer-administered questionnaires. FINDINGS: Participants were followed for a median of 113.4 months (quartile 1-quartile 3: 63.4-161.7). Five trajectories were identified: persistent high frequency injection (507, 24.6%); high frequency injection with late decrease (374, 18.2%); gradual cessation (662, 32.2%); early cessation with late relapse (227, 11.0%); and early cessation (287, 14.0%). Factors found to be associated with distinct trajectories included: daily heroin injection, binge injection drug use, age, not being in a stable relationship and year of study enrollment. CONCLUSIONS: People who used drugs in Vancouver, Canada from 1996 to 2017 appeared to follow five drug use trajectories, ranging from persistent high frequency use to early cessation. Almost 25% of participants remained high-frequency injectors over the study period.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».