Drug Dependence Severity and Associated Factors Among Cisgender Gay, Bisexual and Other Men Who Have Sex With Men in Japan
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the severity of drug dependence and identify factors associated with high dependence among gay, bisexual, and other men who have sex with men (gbMSM) in Japan. Data were collected from a nationwide community-based online survey conducted from November 2022 to January 2023. gbMSM with a history of drug use completed the Japanese version of the Drug Abuse Screening Test-20 (DAST-20). Multivariable logistic regression explored factors linked to high DAST-20 scores. Of 4,472 cisgender gbMSM, 19.1% (853/4472) reported lifetime drug use, and 3.3% (146/4472) reported use in the past 12 months. Among 142 participants with a recent history of drug use, the most reported drugs were alkyl nitrites (38.7%, 55/142), methamphetamine (25.4%, 36/142), and cannabis (17.6%, 25/142). A total of 26.8% (38/142) had DAST-20 scores of 6 or higher, indicating intermediate to severe dependence. High DAST-20 scores (≥6) were associated with recent methamphetamine use (aOR: 6.85; 95% CI: 2.01-23.29), using drugs to escape reality (aOR: 3.17; 95% CI: 1.06-9.50), and fostering intimacy with the person recommending the drug (aOR: 3.97; 95% CI: 1.36-11.62). Expanding screening opportunities and ensuring access to psychosocial care are essential in providing tailored support services to gbMSM with diverse health needs.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».