Factors Associated with Binge Drinking Among People Who Inject Drugs in Montréal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives: Binge drinking is frequent among people who inject drugs (PWID), and is a major contributor to drug morbidity, particularly when used in combination with other substances. The aim of this study was to identify demographic and behavioural characteristics associated with binge drinking among PWID, to better tailor preventive interventions. Methods: Data were drawn from the Hepatitis Cohort (HEPCO), a longitudinal cohort study of PWID from Montreal, Canada. Binge drinking was defined as reporting, in the past month, at least 4 (females) or 5 (males) drinks on one occasion. Frequent binge drinking was defined as reporting 5 binge drinking episodes in the last month. Multivariate logistic regressions with hierarchical entry of variables by block were used. Results: Among the 805 PWID included in this study (82% men, average 47 y old), 303 reported past-month binge drinking. Binge drinking was positively associated with use of noninjected coacine/crack [odds ratio (OR): 1.45 (1.07–1.98)] amphetamines and other psychostimulants [OR: 2.09 (1.40–3.15)], tranquilizers [OR: 1.72 (1.16–2.56)], and psychedelic drugs [OR: 1.85 (1.04–3.32)] while injected nonheroin opioids [OR: 0.66 (0.46–0.93)] and opioid agonist treatment [OR: 0.59 (0.42–0.84)] were negatively associated with this outcome. Frequent binge drinkers were less likely to be men [OR: 0.46 (0.21–0.96)] or to inject nonheroin opioids [OR: 0.45 (0.26–0.79)]. Conclusions: Types of drugs used differ between PWID reporting and those not reporting binge drinking. Opioid agonist treatment was negatively associated with binge drinking. PWID women seem to engage in more frequent binge drinking than men and might be a subpopulation that requires further investigation and targeted strategies. Introduction: La consommation excessive d’alcool est fréquente chez les personnes qui utilisent des drogues par injection (PUDI) et est un contributeur majeur de la morbidité associée aux drogues, particulièrement lorsque l'alcool est utilisé substances. Le but de cette étude était d’identifier les caractéristiques démographiques et comportementales associées à la consommation excessive d’alcool chez les PUDI, afin de mieux adapter les stratégies de prévention. Méthode: Les données sont extraites de la cohorte HEPCO, une cohorte longitudinale de PUDI de Montréal, Canada. La consommation excessive d’alcool a été définie comme la prise d’au moins quatre (femmes) ou cinq (hommes) consommations en une occasion dans le dernier mois. La consommation excessive fréquente était définie comme cinq épisodes dans le dernier mois. Des régressions logistiques multivariées avec entrée hiérarchique des variables par bloc ont été effectuées. Résultats: Parmi les 805 PUDI inclus dans cette étude (hommes : 82%, âge moyen 47 ans), 303 rapportaient une consommation excessive d’alcool dans le dernier mois. La consommation excessive d’alcool était positivement associée avec l’usage de cocaïne/crack non injecté (OR: 1.45 [1.07–1.98]), d’amphétamines et d’autres psychostimulants (OR: 2.09 [1.40–3.15]), de tranquillisants (OR: 1.72 [1.16–2.56]) et de drogues psychédéliques (OR: 1.85 [1.04–3.32]) alors que les opioïdes injectés autres que l’héroïne (OR: 0.66 [0.46–0.93]) et les traitements agonistes aux opioïdes (TAO) (OR: 0.59 [0.42–0.84]) étaient négativement associés avec cette issue. Le fait d’être un homme (OR: 0.46 [0.21–0.96]) ou de s’injecter des opioïdes autres que l’héroïne (OR: 0.45 [0.26–0.79]) étaient moins associés à la consommation excessive fréquente d’alcool. Conclusion: Notre étude suggère que le type de drogues utilisées diffère entre les PUDI rapportant ou non une consommation excessive d’alcool. Les TAO y étaient négativement associés à la consommation excessive d’alcool. Les femmes semblaient consommer plus fréquemment de l’alcool de manière excessive et pourraient possiblement être visée par des interventions ciblées.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».