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Enregistrement W4409529754 · doi:10.1016/j.lanwpc.2025.101548

Changing age profile and incidence of injecting drug use initiation among people in Australia who inject drugs: evidence from two national repeated cross-sectional studies

2025· article· en· W4409529754 sur OpenAlexafffund
Olivia Price, Lisa Maher, Amy Peacock, Farzaneh Zolala, Louisa Degenhardt, Paul Dietze, Sarah Larney, Seraina Agramunt, Samantha Colledge‐Frisby, Bradley Mathers, Dan Lewer, Rachel Sutherland

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Drug and Alcohol Research CentreNational Health and Medical Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésIncidence (geometry)Cross-sectional studyMedicineDrugDemographyEnvironmental healthPharmacologySociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The age of people who inject drugs appears to be increasing in some high-income countries. We aimed to explore trends in the age of people injecting and recently starting to inject drugs in Australia, and to model incidence of initiation over time. Methods: We obtained data from the Illicit Drug Reporting System (IDRS) and the Australian Needle Syringe Program Survey (ANSPS), which comprise annual cross-sectional surveys with people who inject drugs (2000-2019). Outcome measures were current age, age of initiation, and time since initiation (both surveys), and drug first injected (IDRS only). We estimated time trends in age using quantile regression. We used the relative number of people initiating injecting drug use each year and existing population size estimates to model incidence of initiation. Findings: In total, 58,465 interviews with people who reported injecting drugs in the past month (33.7% women) were included. In both surveys, the median age increased over the study period (IDRS: 28-43 years; ANSPS 28-44 years). The median time since initiation also increased over the study period (IDRS: 8-22.5 years; ANSPS: 9-24 years), and the median age of initiation increased with calendar year of initiation (IDRS: 18-34 years; ANSPS: 20-30 years). Women tended to be younger and commence injecting drug use at a younger age than men. Modelling suggested that similar numbers of people injected drugs for the first time each year from 1980 (national estimates of 15,570 and 17,020 new initiates using IDRS and ANSPS data, respectively) to 1996 (IDRS: 16,360; ANSPS: 22,300 new initiates), followed by a decisive decline in incidence until 2012 (IDRS: 1110; ANSPS: 1830), whereafter it has fluctuated but remained low. Meth/amphetamine was consistently the predominant drug injected at initiation among IDRS participants, although there were peaks in heroin as the drug injected at initiation in the early 1980s and mid-1990s. Interpretation: In 2019, most people who were injecting drugs in Australia were part of a cohort that began injecting in the 1980s or 1990s. Consequently, the population was older and had been injecting drugs for longer compared to those injecting drugs in 2000. This has implications for health service delivery to people who inject drugs, with increasing age likely to be accompanied by a rise in chronic health conditions and an increase in injecting duration potentially resulting in higher incidence of injecting-related injuries and diseases. Funding: Australian Government Department of Health and Aged Care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,255 · 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'admission2
Résumé présentoui

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