Latent polydrug use patterns and the provision of injection initiation assistance among people who inject drugs in three North American settings
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to identify latent profiles of polysubstance use patterns among people who inject drugs in three distinct North American settings, and then determine whether profile membership was associated with providing injection initiation assistance to injection-naïve persons. METHODS: Cross-sectional data from three linked cohorts in Vancouver, Canada; Tijuana, Mexico; and San Diego, USA were used to conduct separate latent profile analyses based on recent (i.e., past 6 months) injection and non-injection drug use frequency. We then assessed the association between polysubstance use patterns and recent injection initiation assistance provision using logistic regression analyses. RESULTS: A 6-class model for Vancouver participants, a 4-class model for Tijuana participants and a 4-class model for San Diego participants were selected based on statistical indices of fit and interpretability. In all settings, at least one profile included high-frequency polysubstance use of crystal methamphetamine and heroin. In Vancouver, several profiles were associated with a greater likelihood of providing recent injection initiation assistance compared to the referent profile (low-frequency use of all drugs) in unadjusted and adjusted analyses, however, the inclusion of latent profile membership in the multivariable model did not significantly improve model fit. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: We identified commonalities and differences in polysubstance use patterns among people who inject drugs in three settings disproportionately impacted by injection drug use. Our results also suggest that other factors may be of greater priority when tailoring interventions to reduce the incidence of injection initiation. These findings can aid in efforts to identify and support specific higher-risk subpopulations of people who inject drugs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».