Negative changes in illicit drug supply during COVID-19: Associations with use of overdose prevention and health services among women sex workers who use drugs (2020–2021)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women sex workers are a highly criminalized population who are over-represented amongst people who use drugs (PWUD) and face gaps in overdose prevention and harm reduction services. British Columbia, Canada continues to face a pronounced drug poisoning crisis of the illicit drug supply, which has intensified during the COVID-19 pandemic. Our objective was to examine the prevalence and structural correlates of experiencing negative changes in illicit drug supply (e.g., availability, quality, cost, or access to drugs) amongst women sex workers who use drugs during the first year of the COVID-19 pandemic. METHODS: Cross-sectional questionnaire data were drawn from a prospective, community-based cohort of women sex workers in Vancouver (AESHA) from April 2020 to 2021. Bivariate and multivariable logistic regression was used to investigate structural correlates of negative changes in drug supply during COVID-19 among sex workers who use drugs. RESULTS: Among 179 sex workers who use drugs, 68.2% reported experiencing negative changes to drug supply during COVID-19, 54.2% recently accessed overdose prevention sites, and 44.7% reported experiencing recent healthcare barriers. In multivariable analysis adjusted for injection drug use, women who reported negative changes in illicit drug supply had higher odds of experiencing recent healthcare barriers (AOR 2.28, 95%CI 1.12-4.62); those recently accessing overdose prevention sites (AOR 1.75, 95%CI 0.86-3.54) faced marginally higher odds also. CONCLUSIONS: Over two-thirds of participants experienced negative changes to illicit drug supply during the first year of the COVID-19 pandemic. The association between experiencing negative changes in the illicit drug supply and accessing overdose prevention services highlights the agency of women in taking measures to address overdose-related risks. Highly criminalized women who experience structural barriers to direct services are also vulnerable to fluctuations in the illicit drug supply. Attenuating health consequences requires interventions tailored to sex workers' needs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».