Salles de consommation à moindre risque : opinion et volonté d'utilisation des personnes injectrices de substances psychoactives à Marseille, France
Notice bibliographique
Résumé
En France, les personnes injectrices de substances psychoactives (PIS) sont une des populations les plus à risque de contracter le virus de l'hépatite C (VHC). Les salles de consommation à moindre risque (SCMR) ont montré leur efficacité vis-à-vis des pratiques à risque de transmission de ce virus à l’étranger et en France où elles ont été récemment évaluées grâce à la cohorte COSINUS. En 2016, deux SCMR ont été implantées, l'une à Paris et l'autre à Strasbourg. L'objectif de cette sous-étude de COSINUS est d'explorer la volonté d'utiliser une SCMR dans la population des PIS à Marseille, où aucune SCMR n'est présente. L’étude COSINUS s'appuie sur les données d'une cohorte prospective multicentrique ayant inclus 665 PIS à Bordeaux, Marseille, Paris et Strasbourg entre 2016 et 2019 avec des questionnaires passés par des enquêteurs en face à face à l'inclusion, 3, 6 et 12 mois. À Marseille, 199 PIS ont été recrutées et les facteurs associés à leur volonté d'utiliser une SCMR ont été étudiés à l'aide d'une régression logistique mixte. Sur les 545 observations issues des 195 participants sélectionnés pour l'analyse, 57 % se sont dits prêts à fréquenter une SCMR. La principale raison évoquée était pour « consommer plus proprement ». Les facteurs associés positivement à la volonté d'utiliser une SCMR étaient le fait de percevoir des allocations (Odd Ratio (OR) = 2,38 ; intervalle de confiance à 95 % (IC 95 %) = 1,17–4,81), de ne pas avoir de couverture sociale (OR = 3,61 ; IC 95 % = 1,49–8,75), de s'injecter quotidiennement (OR = 1,97 ; IC 95 % = 1,05–3,70) et dans un lieu public (OR = 2,66 ; IC 95 % = 1,29–5,47). Les SCMR visent des PIS exposées à des complications sanitaires et sociales, c'est-à-dire des personnes vivant dans des conditions précaires, qui sont contraintes de s'injecter dans des environnements à risque et avec des gestes précipités pour ne pas être vues. Ces analyses mettent en lumière que les PIS qui veulent le plus fréquenter une SCMR ont conscience des dommages associés à leurs pratiques et cherchent un refuge loin des scènes de consommation de rue. In France, people who inject drugs (PWID) are still one of the most at risk population for contracting hepatitis C virus (HCV). Drug consumption rooms (DCR) have shown their effectiveness on HCV risk behaviors abroad and in France, where they have been recently evaluated with the COSINUS study. In France, two DCRs opened in 2016, one in Paris and another in Strasbourg. The objective of this sub-analysis was to explore the willingness to use a DCR in PWID living in Marseille, where no DCR is opened. The COSINUS study is a prospective multicenter cohort that included 665 PWID recruited in Bordeaux, Marseille, Paris and Strasbourg between 2016 and 2019. Investigators administered questionnaires face-to-face at regular intervals at baseline, 3 months, 6 months and 12 months. In Marseille, 199 PWID were recruited. A multivariable logistic regression model was performed to assess factors associated with willingness to use DCR among this population. Among 545 observations corresponding to 195 distinct participants selected for analyses, 57% declared they were willing to attend a DCR. The main reason given was “to consume more cleanly”. Receiving allowances (OR = 2.38; 95% confidence interval (CI) (95% CI) = 1.17–4.81), not having health insurance (OR = 3.61; 95% CI = 1.49–8.75), injecting daily (OR = 1.97; 95% CI = 1.05–3.70) and in a public space (OR = 2.66; 95% CI = 1.29–5.47) were all positively associated with willingness to use a DCR. DCR are devices that target PWID exposed to high sanitary or social risks, i.e. people living in precarious conditions, who have to inject in public spaces, in deleterious sanitary environments and with rapid gestures in order not to be seen. These analyzes highlight that the people who most want to attend a DCR are aware of the harms associated with their practices and show a desire to seek protection from street-based drug scenes.
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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».