Injecting drugs alone during an overdose crisis in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Settings throughout Canada and the USA continue to experience crises of overdose death due to the toxic unregulated drug supply. Injecting drugs alone limits the potential for intervention and has accounted for a significant proportion of overdose deaths, yet the practice remains understudied. We sought to examine the practice of injecting alone among people who inject drugs (PWID) in Vancouver, Canada. METHODS: Data were derived from two prospective cohorts of people who use drugs between June 2016 and November 2018. This analysis was restricted to participants who, in the previous 6 months, reported any injection drug use. Rates of injecting alone were categorized as always, usually, sometimes, or occasionally. We fit a multivariable generalized linear mixed model to identify factors associated with injecting drugs alone. RESULTS: Among 1070 PWID who contributed 3307 observations, 931 (87%) reported injecting alone at least once during the study period. In total, there were 729 (22%) reports of always injecting alone, 722 (21.8%) usually, 471 (14.2%) sometimes, 513 (15.5%) occasionally, and 872 (26.4%) never. In a multivariable model, factors positively associated with injecting drugs alone included male sex (adjusted odds ratio [AOR] 1.69; 95% confidence interval [CI] 1.20-2.37), residence in the Downtown Eastside neighbourhood (AOR 1.43; 95% CI 1.08-1.91), binge drug use (AOR 1.36; 95% CI 1.08-1.72), and experiencing physical or sexual violence or both (AOR 1.43; 95% CI 1.00-2.03). Protective factors included Indigenous ancestry (AOR 0.71; 95% CI 0.52-0.98) and being in a relationship (AOR 0.30; 95% CI 0.23-0.39). CONCLUSION: We observed that injecting alone, a key risk for overdose mortality, was common among PWID in Vancouver. Our findings underline the need for additional overdose prevention measures that are gender-specific, culturally appropriate, violence- and trauma-informed, and available to those who inject alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».