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Enregistrement W4399716177 · doi:10.1016/j.drugpo.2024.104486

Synergistic effects of exposure to multiple types of violence on non-fatal drug overdose among women who inject drugs in Indonesia

2024· article· en· W4399716177 sur OpenAlexfundno aff
Claudia Stoicescu, Bethany Medley, Elwin Wu, Nabila El–Bassel, Putri Tanjung, Louisa Gilbert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPierre Elliott Trudeau Foundation
Mots-clésDrugMedicineDrug overdoseEnvironmental healthMedical emergencyPharmacologyEmergency medicinePoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While research has demonstrated associations between experiencing violence from intimate and non-intimate partners and non-fatal drug overdose among women who inject drugs, existing studies focus predominantly on the Global North and are analytically limited. Guided by syndemics theory, this study examined whether different forms of gender-based violence exert independent and interactive effects on non-fatal drug overdose among women who inject drugs in Indonesia. METHODS: We recruited 731 cisgender adult women who injected drugs in the preceding year via respondent-driven sampling. We used multivariate logistic regressions to examine associations between self-reported intimate partner violence (IPV), police sexual violence, and police extortion, and non-fatal drug overdose, with covariance adjustment for factors drawn from the risk environment. We tested for interaction effects among violence measures by calculating metrics for attributable proportion (AP), relative excess risk due to interaction (RERI), and synergy index (S). RESULTS: Experiencing IPV (AOR 2.5; 95 % CI 1.2, 5.1; p = 0.012), police extortion (AOR 2.2; 95 % CI 1.5, 3.2; p ≤ 0.001), and police sexual violence (AOR 3.7; 95 % CI 1.5, 9.4; p = 0.005) each independently predicted non-fatal overdose, after adjusting for potential confounders. A significant positive interaction was detected between IPV and police sexual violence on drug overdose (AP=0.6, p = 0.001; S = 3.8, p = 0.015) such that the joint effect of these two forms of violence was associated with a nearly fourfold increase in non-fatal overdose risk compared to the main effects of each violence exposure. CONCLUSION: This is the first study to show that concurrent IPV and police sexual violence exert an amplifying effect on non-fatal overdose beyond the additive effects of each exposure. Supporting the value of gender-responsive harm reduction services that integrate violence and overdose responses, results suggest that eliminating one form of violence when multiple forms of GBV are present could magnify the expected reduction in overdose.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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