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Enregistrement W3164167749 · doi:10.1371/journal.pone.0252090

Crystal methamphetamine use in British Columbia, Canada: A cross-sectional study of people who access harm reduction services

2021· article· en· W3164167749 sur OpenAlexafffundabout
Kristi Papamihali, Dylan Collins, Mohammad Karamouzian, Roy Purssell, Brittany Graham, Jane A. Buxton

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaMinistry of Health, British ColumbiaPierre Elliott Trudeau Foundation
Mots-clésCross-sectional studyHarm reductionEnvironmental healthHarmMedicinePsychologyFamily medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Increased use of crystal methamphetamine ("crystal meth") has been observed across North America and international jurisdictions, including a notable increase in the presence of methamphetamines in illicit drug toxicity deaths in British Columbia (BC), Canada. We used data from a cross-sectional survey and urine toxicology screening to report the prevalence, correlates, and validity of self-reported crystal meth use among clients of harm reduction sites in BC. MATERIALS AND METHODS: Survey data were collected from 1,107 participants across 25 communities in BC, through the 2018 and 2019 Harm Reduction Client Survey. We described reported substance use and used a multivariate logistic regression model to characterize crystal meth use. Urine samples provided by a subset of participants were used to derive validity of self-reported three-day crystal meth use compared to urine toxicology screening. RESULTS: Excluding tobacco, crystal meth was the most frequently reported substance used in the past three days in 2018 and 2019 (59.7% and 71.7%, respectively). Smoking was the dominant route of administration for crystal meth, crack, heroin, and fentanyl. Multivariate analysis determined significantly higher odds of crystal meth use among those who used opioids (Adjusted Odds Ratio [AOR] = 3.13), cannabis (AOR = 2.10), and alcohol (1.41), and among those who were not regularly housed (AOR = 2.08) and unemployed (AOR = 1.75). Age ≥50 was inversely associated with crystal meth use (AOR = 0.63). Sensitivity of self-reported crystal meth use was 86%, specificity was 86%, positive predictive value was 96%, and negative predictive value was 65%. CONCLUSIONS: Crystal meth was the most commonly used substance among clients of harm reduction sites in BC in 2018 and 2019, and was frequently used concurrently with opioids. Comparison to urine samples demonstrated high validity of self-reported crystal meth use. Understanding evolving patterns of substance use will be imperative in tailoring harm reduction and substance use services for individuals that use crystal meth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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