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Enregistrement W3173500914 · doi:10.1371/journal.pone.0253923

A cross-sectional study of factors associated with unstable housing among marginalized people who use drugs in Ottawa, Canada

2021· article· en· W3173500914 sur OpenAlexafffundabout
Ellen Snyder, Lisa M. Boucher, Ahmed M. Bayoumi, Alana Martin, Zack Marshall, Rob Boyd, Sean LeBlanc, Mark Tyndall, Claire Kendall

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensBruyèreMcGill UniversityUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaRegent Park Community Health CentreSt. Michael's HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario HIV Treatment Network
Mots-clésCross-sectional studyMedicineGerontologyEnvironmental healthDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Housing affects an individual's physical and mental health, particularly among people who use substances. Understanding the association between individual characteristics and housing status can inform housing policy and help optimize the care of people who use drugs. The objective of this study was to explore the factors associated with unstable housing among people who use drugs in Ottawa. METHODS: This is a cross-sectional analysis of data from 782 participants in the Participatory Research in Ottawa: Understanding Drugs (PROUD) Study. PROUD is a prospective cohort study of people who use drugs in Ottawa. Between March and December 2013, participants were recruited through peer-based recruitment on the streets and in social services settings and completed a peer-administered questionnaire that explored socio-demographic information, drug use patterns, community integration, experiences with police and incarceration, and access to health care and harm reduction services. Eligibility criteria included age of 16 years or older, self-reported illicit drug use within the past 12 months and having lived in Ottawa for at least 3 months. Housing status was determined by self-report. "Stable housing" was defined as residence in a house or apartment and "unstable housing" was defined as all other residence types. Exploratory multivariable logistic regression analyses of the association between characteristics of people who use drugs and their housing status were conducted. RESULTS: Factors that were associated with unstable housing included: recent incarceration; not having a regular doctor; not having received support from a peer worker; low monthly income; income source other than public disability support payments; and younger age. Gender, language, ethnicity, education level, opioid use and injection drug use were not independently associated with housing status. CONCLUSIONS: People who use drugs face significant barriers to stable housing. These results highlight key areas to address in order to improve housing stability among this community.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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