Self-reported impacts of the COVID-19 pandemic among people who use drugs: a rapid assessment study in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who use drugs (PWUD) are at high risk of experiencing indirect harms of measures implemented to curb the spread of COVID-19, given high reliance on services and social networks. This study aimed to document short-term changes in behaviours and health-related indicators among PWUD in Montreal, Canada following declaration of a provincial health emergency in Quebec. METHODS: We administered a structured rapid assessment questionnaire to members of an existing cohort of PWUD and individuals reporting past-year illicit drug use recruited via community services. Telephone and in-person interviews were conducted in May-June and September-December 2020. Participants were asked to report on events and changes since the start of the health emergency (March 13, 2020). Descriptive analyses were performed. RESULTS: A total of 227 participants were included (77% male, median age = 46, 81% Caucasian). 83% and 41% reported past six-month illicit drug use and injection drug use, respectively. 70% of unstably housed participants reported increased difficulty finding shelter since the start of the health emergency. 48% of opioid agonist treatment recipients had discussed strategies to avoid treatment disruptions with providers; 22% had missed at least one dose. Many participants perceived increased difficulty accessing non-addiction health care services. Adverse changes were also noted in indicators pertaining to income, drug markets, drug use frequency, and exposure to violence; however, many participants reported no changes in these areas. Among persons reporting past six-month injection drug use, 79% tried to access needle-syringe programmes during the health emergency; 93% of those obtained services. 45% tried to access supervised injection sites, of whom 71% gained entry. CONCLUSIONS: This snapshot suggests mixed impacts of the COVID-19 pandemic on PWUD in Montreal in the months following declaration of a provincial health emergency. There were signals of increased exposure to high-risk environments as well as deteriorations in access to health services. Pandemic-related measures may have lasting impacts among vulnerable subgroups; continued monitoring is warranted.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».