The impact of PSTD on service access among people who use drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Settings throughout the United States and Canada are contending with high rates of drug-related overdose. This in turn has prompted efforts to more effectively engage people who use drugs (PWUD) in treatment and care. However, while co-morbid mental disorders are prevalent among PWUD and can undermine access to services, the impact of post-traumatic stress disorder (PTSD) on service access is not known. Therefore, we sought to assess whether PTSD is associated with difficulties accessing health and social services among PWUD in Vancouver, Canada. METHODS: Survey data was derived from two prospective cohorts of PWUD in Vancouver, Canada for the period of April 2017 to November 2018. PTSD was assessed using the PTSD Checklist for the DSM-V (PCL-5). Generalized estimating equations (GEE) was used to estimate the relationship between PTSD and self-reported inability to access health and social services, after adjustment for confounders. RESULTS: Among 810 participants included in our analysis, 316 (39.0%) participants qualified for a provisional PSTD diagnosis, and 117 (14.4%) reported difficulties accessing services. In a multivariable GEE analysis, a PTSD diagnosis (adjusted odds ratio = 1.69, 95% confidence interval: 1.12-2.55) was independently associated with difficulties accessing services. CONCLUSIONS: We found high rates of PTSD and self-reported difficulties accessing services among PWUD in Vancouver, as well as a positive association between PTSD and difficulties with service access. These findings highlight the need for trauma-informed approaches to service delivery for PWUD, as well as enhanced provider training specific to PTSD.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».