Impact of migration from an illicit drug scene on hospital outcomes among people who use illicit drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: People who use illicit drugs (PWUD) are vulnerable to an array of negative health outcomes, and increased hospital services utilisation. PWUD are also a transient population which poses challenges to the provision of optimal health care. The objective of this study was to identify out-migration patterns from Vancouver's Downtown Eastside (DTES), a neighbourhood where services for PWUD are concentrated, and to estimate the impact of these patterns on hospitalisation events among PWUD. DESIGN AND METHODS: Data were collected through three prospective cohorts of PWUD in Vancouver, which were linked with health administrative data. Latent class growth analysis was used to define migration trajectory groups. Poisson regression was used to estimate the effect of migration patterns on hospitalisation events. RESULTS: A total of 1180 participants were included in the study. Four latent classes were identified: early migration out (243, 20.6%); frequent revisit (112, 9.5%); late migration out (219, 18.6%); and consistently living in the DTES (606, 51.4%). Compared with those who consistently lived in the DTES, participants in the early migration out group had lower hospitalisation events (adjusted rate ratio = 0.65; 95% confidence interval: 0.48-0.90). DISCUSSION AND CONCLUSION: We found that PWUD who migrated out of the DTES early had lower hospitalisation events compared to those who consistently lived in the DTES, which may be a function of lesser addiction severity among this trajectory group. These findings underscore a need to provide transitional health and social service supports for other trajectory groups in an effort to minimise hospitalisation for preventable causes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».