Food insecurity during the COVID-19 pandemic who use drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine prevalence and factors associated with food insecurity among people who use drugs (PWUD) during the first year of the COVID-19 pandemic and the overdose crisis. DESIGN: This cross-sectional study employs multivariable logistic regression to identify factors associated with self-reported food insecurity. PARTICIPANTS: PWUD who are part of three community-recruited cohorts. SETTING: Interviews conducted in Vancouver, Canada, via phone between July and November 2020 in adherence to COVID-19 safety procedures. RESULTS: Among 765 participants, including 433 (56·6 %) men, eligible for this study, 146 (19·1 %; 95 % CI: 16·3 %, 21·9 %) reported food insecurity in the past month. Of the participants reporting food insecurity, 114 (78·1 %) reported that their hunger levels had increased since the beginning of the pandemic. In multivariable analyses, factors independently and positively associated with food insecurity included: difficulty accessing health or social services (adjusted OR (AOR) = 2·59; 95 % CI: 1·60, 4·17); having mobility difficulties (AOR = 1·59; 95 % CI: 1·02, 2·45) and engaging in street-based income generation (e.g. panhandling and informal recycling) (AOR = 2·31; 95 % CI: 1·45, 3·65). CONCLUSION: Approximately one in five PWUD reported food insecurity during this time. PWUD with mobility issues, who experienced difficulty accessing services and/or those engaged in precarious street-based income generation were more likely to report food insecurity. Food security is paramount to the success of interventions to prevent COVID-19 and drug toxicity deaths. These findings suggest a need for a more unified state response to food insecurity that prioritises and incorporates accessibility and autonomy of the communities they serve.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».