Drug use, homelessness and health: responding to the opioid overdose crisis with housing and harm reduction services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada is in the midst of an opioid overdose crisis and Alberta has one of the highest opioid use rates across the country. Populations made vulnerable through structural inequities who also use opioids, such as those who are unstably housed, are at an increased risk of experiencing harms associated with opioid use. The main purpose of this study was to explore if there was an association between unstable housing and hospital use for people who use opioids. METHODS: Analysis utilized self-reported data from the Alberta Health and Drug Use Survey which surveyed 813 Albertans in three cities. Hospital use was modeled using a logistic regression with our primary variable of interest being housing unstable status. Chi square tests were conducted between hospital use and variables associated with demographics, characteristics of drug use, health characteristics, and experiences of receiving services to establish model inclusion. RESULTS: Results revealed a significant association between housing instability and hospital use with unstably housed individuals twice as likely torequire hospital care. CONCLUSIONS: Results highlight the importance of concurrently addressing housing instability alongside the provision of harm reduction services such as safe supply and supervised consumption sites. These findings have significant implications for policy and policymakers during the opioid overdose epidemic, and provide a foundation for future areas of research.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».