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Enregistrement W4409215287 · doi:10.1186/s13011-025-00645-x

Methamphetamine use and associated factors among people who inject drugs in Iran 2020

2025· article· en· W4409215287 sur OpenAlexaff
Yasaman Mansoori, Soheil Mehmandoost, Mehrdad Khezri, Ali Mirzazadeh, Ali Akbar Haghdoost, Fatemeh Tavakoli, Naser Nasiri, Mohammad Sharifi, Abedin Iranpour, Mostafa Shokoohi, Nima Ghalekhani, Marjan Pedarzadeh, Surur Fuladi, Mohammad Karamouzian, Hamid Sharifi

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesStudent Research Committee, Tabriz University of Medical SciencesNational Institute for Medical Research DevelopmentKerman University of Medical Sciences
Mots-clésHealth psychologyPublic healthMethamphetamineMedicineEnvironmental healthPsychiatryPsychologyClinical psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Methamphetamine use is a pressing public health concern among people who inject drugs (PWID) worldwide. This study aimed to estimate the prevalence of methamphetamine use and its correlates in a nationwide survey among PWID in Iran in 2020. METHODS: We recruited 2,684 PWID in 11 major cities from July 2019 to March 2020 using respondent-driven sampling (RDS). Participants were eligible if they were ≥ 18 years old, self-reported drug injection in the last 12 months, resided in the city of the study, and provided a valid RDS coupon. Behavioral data was collected using a standard questionnaire via face-to-face interviews. 2,259 PWID (84.2%) with valid responses to the primary outcome (i.e., methamphetamine use (either injecting or non-injection use) in the last three months) were included in the analysis. We used RDS-Gile's SS weighted analysis for descriptive statistics and a survey package (svy) using linearized variance estimations and stratification by cities for bivariable and multivariable logistic regression analyses. RESULTS: The last 3-month prevalence of methamphetamine use among PWID was 47.0% (95% CI: 44.9, 49.1). The following factors were significantly associated with methamphetamine use in the last three months: history of homelessness in the last 12 months (aOR = 1.57; 1.77, 2.10), drug use onset before the age 18 (aOR = 1.40; 1.05, 1.87), injecting drug for more than ten years (aOR = 1.47; 1.11, 1.95), using non-injection (aOR = 7.18; 4.93, 10.47) and injecting illicit opioids (aOR = 2.98; 2.03, 4.36) in the last three months, as well as having multiple sex partners in the last 12 months (aOR = 1.60; 1.50, 2.73) and region (north: aOR = 5.42; 2.92 10.03; south: aOR = 2.95; 2.04, 4.27; east: aOR = 24.43; 15.62, 38.22). CONCLUSIONS: The frequency of methamphetamine use among PWID is considerable in Iran. Our findings underscore the importance of implementing tailored comprehensive harm reduction services for this sub-population of PWID. They also emphasize the urgent need for evidence-based interventions to address the harms associated with the increasing co-use of opioids and methamphetamine among PWID.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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