Methamphetamine use and associated factors among people who inject drugs in Iran 2020
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».