Willingness to use a drug consumption room among people who use drugs in Lyon, France, a city with no open scene of drug use (the TRABOUL survey)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug consumption rooms (DCRs) have been developed in cities with open drug scenes, with the aim to reduce drug-related harm. In Lyon, France's second-largest city, there is no distinct drug use area, which raised doubts regarding the need for a DCR. METHODS: We conducted a face-to-face survey of 264 people who use drugs (PWUDs), recruited in harm reduction or addiction treatment centers, in the streets or in squats. We assess their willingness to use a DCR, and we collected sociodemographic and medical features. Bivariable comparisons and analyses adjusted for sociodemographic parameters explored the association between willing to use a DCR and other variables, thus providing crude (ORs) and adjusted odds ratios (aORs) and 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: In total, 193 (73.1%) PWUDs accepted to participate (mean age 38.5 ± 9.3 years; 80.3% men). Among them, 64.2% declared willing to use a DCR. Being treatment-seeker (aOR 0.20, 95% CI [0.08-0.51]; p < 0.001) and not living alone (aOR 0.29; 95% CI [0.10-0.86], p = 0.025) were negatively associated with willing to use a DCR. By contrast, receiving precarity social insurance (aOR 4.12; 95% CI [1.86-9.14], p < 0.001), being seropositive for hepatitis C (aOR 3.60; 95% CI [1.20-10.84], p = 0.022), being cannabis user (aOR 2.45; 95% CI [1.01-5.99], p = 0.049), and reporting previous problems with residents (aOR 5.99; 95% CI [2.16-16.58], p < 0.001) or with the police (aOR = 4.85; 95% CI [1.43-16.39], p = 0.011) were positively associated. CONCLUSIONS: PWUDs, especially the most precarious ones, largely supported the opening of a DCR in Lyon, a city with no open drug scene.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».