Determinants of psychological distress during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic among people who use drugs in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Limited data exists on psychological impacts of the COVID-19 pandemic among people who use drugs (PWUD). This study aimed to determine the prevalence and correlates of severe psychological distress (PD) among PWUD in Montreal around the beginning of the pandemic. METHODS: We conducted a rapid assessment study from May to December 2020 among PWUD recruited via a community-based cohort of people who inject drugs in Montreal (Hepatitis C cohort [HEPCO], N = 128) and community organisations (N = 98). We analysed self-reported data on changes in drug use behaviours and social determinants since the declaration of COVID-19 as a public health emergency, and assessed past-month PD using the Kessler K6 scale. Multivariable logistic regression was conducted to examine correlates of PD distress (score ≥13). RESULTS: Of 226 survey participants, a quarter (n = 56) were screened positive for severe PD. In multivariable analyses, age (1-year increment) (adjusted odds ratio = 0.94, 95% confidence interval [0.90, 0.98]) and a decrease in non-injection drug use versus no change (0.26 [0.07, 0.92]) were protective against severe PD, while positive associations were found for any alcohol use in the past 6 months (3.73 [1.42, 9.78]), increased food insecurity (2.88 [1.19, 6.93]) and both moving around between neighbourhoods more (8.71 [2.63, 28.88]) and less (3.03 [1.18, 7.74]) often compared to no change. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: This study documented a high prevalence of severe PD among PWUD during the COVID-19 pandemic compared with pre-COVID-19 data. Social determinants such as food insecurity and mobility issues, alongside demographic and substance use-related factors, were linked to distress. Evidence-based risk mitigation strategies for this population could reduce negative consequences in future pandemics or disruptions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».