Prevalence of Injecting Drug Use and Coverage of Interventions to Prevent HIV and Hepatitis C Virus Infection Among People Who Inject Drugs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To determine the number of people who inject drugs (PWID) in Canada and the annual coverage of opioid agonist treatment (OAT) and needle-and-syringe provision for PWID. Methods. We estimated the number of PWID in 11 of 13 Canadian provinces and territories in 2011 by using indirect multiplier methods based on provincial and territorial methadone recipient totals and proportion of surveyed PWID receiving methadone. We modeled annual increases for 2011 to 2016 on Quebec and British Columbia longitudinal data. We calculated needle-and-syringe coverage (World Health Organization [WHO] recommendation: ≥ 200 per PWID) and OAT coverage (WHO recommendation: ≥ 40 per 100 PWID) per province and territory annually. Results. An estimated 130 000 individuals in Canada (0.55%) injected drugs in 2011, increasing to 171 900 individuals (0.70%) in 2016. Needle-and-syringe coverage increased from 193 to 291 per PWID, and OAT coverage increased from 55 to 66 per 100 PWID over the study period. Conclusions. While the number of PWID increased between 2011 and 2016, OAT coverage remained high, and needle-and-syringe coverage generally improved over time. Public Health Implications. These data will inform public health surveillance, service planning, and resource allocation, and assist monitoring of treatment and harm-reduction coverage outcomes.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».