Drug consumption rooms are effective to reduce at‐risk practices associated with HIV/HCV infections among people who inject drugs: Results from the COSINUS cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The primary aim of this study was to evaluate the impact of drug consumption rooms (DCRs) in France on injection equipment-sharing, while the secondary aims focused upon their impact on access to hepatitis C virus (HCV) testing and opioid agonist treatment (OAT). DESIGN: The COhort to identify Structural and INdividual factors associated with drug USe (COSINUS cohort) was a 12-month longitudinal study of 665 people who inject drugs (PWID), conducted in Bordeaux, Marseille, Paris and Strasbourg. We used data from face-to-face interviews at enrolment and at 6-month and 12-month visits. SETTING AND PARTICIPANTS: The participants were recruited in harm reduction programmes in Bordeaux and Marseille and in DCRs in Strasbourg and Paris. Participants were aged more than 18 years, French-speaking and had injected substances the month before enrolment. MEASUREMENTS: We measured the impact of DCR exposure on injection equipment sharing, HCV testing and the use of medications for opioid use disorder, after adjustment for significant correlates. We used a two-step Heckman mixed-effects probit model, which allowed us to take into account the correlation of repeated measures and to control for potential bias due to non-randomization between the two groups (DCR-exposed versus DCR-unexposed participants). FINDINGS: The difference of declared injection equipment sharing between PWID exposed to DCRs versus non-exposed was 10% (1% for those exposed versus 11% for those non-exposed, marginal effect = -0.10; 95% confidence interval = -0.18, -0.03); there was no impact of DCRs on HCV testing and OAT. CONCLUSIONS: In the French context, drug consumption rooms appear to have a positive impact on at-risk practices for infectious diseases such as human immunodeficiency virus (HIV) and hepatitis C virus.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».