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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».