Drug‐related harm coinciding with income assistance payments: results from a community‐based cohort of people who use drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Income assistance is critical to the health and wellbeing of socio-economically marginalized people who use illicit drugs (PWUD). However, past literature paradoxically identifies unintended increases in drug-related harm coinciding with synchronized payments that may magnify signals for drug use. The scope of such harm has not been fully characterized among non-institutionalized populations. This study examined socio-demographic, health and drug use-related correlates of payment-coincident drug-related harm. DESIGN: This observational study uses data from prospective community-based longitudinal cohorts of PWUD between December 2013 and May 2018. SETTING: Vancouver, British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: A total of 1604 PWUD receiving monthly income assistance. Our sample included 586 (36.5%) women, 861 (53.7%) non-white participants and 685 (42.7%) people living with HIV. MEASUREMENTS: The primary outcome was a self-reported composite measure of drug-related harm in the past 6 months coinciding with income assistance, including higher-frequency substance use, non-fatal overdose and service barriers or interruptions. Subanalyses disaggregated this outcome. FINDINGS: Payment-coincident drug-related harm was reported among 77.7% of participants during the study period. In multivariable models, key correlates positively and significantly associated with payment-coincident harm included: street-based income generation [adjusted odds ratio (aOR) = 1.48, 95% confidence interval (CI) = 1.26-1.74, P < 0.001], sex work (aOR = 1.66, 95% CI = 1.35-2.04, P < 0.001), illegal income generation (aOR = 1.57, 95% CI = 1.35-1.83 P < 0.001), homelessness (aOR = 1.34, 95% CI = 1.13-1.58, P < 0.001), exposure to violence (aOR = 1.31, 95% CI = 1.03-1.66, P = 0.032), daily crack cocaine use (aOR = 1.99, 95% CI = 1.59-2.50, P < 0.001), heavy alcohol use (aOR = 1.64, 95% CI = 1.37-1.97, P < 0.001) and injection drug use (aOR = 2.55, 95% CI = 2.01-3.23, P < 0.001). In subanalyses, specific harms were more likely among individuals reporting social, structural and health vulnerabilities. CONCLUSIONS: In Vancouver, Canada, people who use illicit drugs who receive income assistance report high prevalence of payment-coincident drug-related harm, particularly people experiencing socioeconomic and structural marginalization or engaging in high-intensity drug use.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».