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Enregistrement W4386633864 · doi:10.1016/j.drugpo.2023.104186

Preferred stimulant safer supply and associations with methamphetamine preference among people who use stimulants in British Columbia: Findings from a 2021 cross-sectional survey

2023· article· en· W4386633864 sur OpenAlexafffundabout
Max Ferguson, Kali-olt Sedgemore, Marnie Scow, Paul Choisil, Beth Haywood, Jessica Xavier, Alexis Crabtree, Blake Stitilis, Lisa Liu, Jane A. Buxton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésStimulantSAFERMedicineHarm reductionCross-sectional studyMethamphetaminePreferenceDemographyPsychologyPsychiatryPublic healthComputer securityNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As safer supply programs expand in Canada, stimulant safer supply is often overlooked despite the harms and criminalization faced by people who use stimulants. METHODS: The 2021 Harm Reduction Client Survey was administered at 17 harm reduction sites around British Columbia, Canada. The survey included a question about what specific substance participants would want to receive as stimulant safer supply. We investigated preference of stimulant safer substance by looking at frequency of stated preference and by using multivariable logistic regression to understand factors associated with the most frequently chosen substance. RESULTS: Of 330 participants who reported a stimulant safer supply preference, 58.5% (n = 193) chose crystal methamphetamine, 13% (n = 43) crack cocaine and 12.4% (n = 41) cocaine powder. The options that were available by prescription at the time of data collection were chosen by under 11% of participants (dextroamphetamine n = 21, methylphenidate n = 15). A preference for crystal methamphetamine was associated with being 29 and under compared to 50 and over (AOR: 3.96, 95% CI: 1.42-11.07, p-value: 0.01); self-identifying as a cis man versus a cis woman (AOR: 1.75, 95% CI: 1.03-2.97, p-value: 0.04); and using drugs every day (AOR: 15.43, 95% CI: 3.38-70.51, p-value: < 0.01) or a few times a week (AOR: 8.90, 95% CI: 1.78-44.44, p-value: 0.01) compared to a few times a month. CONCLUSIONS: Preference of stimulant safer supply is associated with age, gender, and substance use characteristics. Safer supply programs that offer limited substances risk being poorly accessed, resulting in a continued reliance on an unregulated supply. Moreover, programs that do not offer a range of substances can contribute to health inequities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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