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Enregistrement W4417324977 · doi:10.1080/10826084.2025.2598668

Understanding the Link Between Housing and Drug Use: Findings from a Survey of People Who Use Drugs in a Mid-Size Canadian City

2025· article· en· W4417324977 sur OpenAlexafffundabout
Michelle Maroto, Heather Morris, Elaine Hyshka, Marliss Taylor, Campion Cottrell-McDermott, David Connolly, Bethany Piggott, Tariq Z. Issa, Zoe Collins, Ginetta Salvalaggio

Notice bibliographique

RevueSubstance Use & Misuse · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesRoyal Alexandra Hospital Foundation
Mots-clésHarm reductionPsychological interventionDrugPublic housingPromotion (chess)HarmPublic healthSurvey data collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This article investigates the potential links between housing instability and unregulated drug use at the intersection of the housing affordability crisis, drug poisoning emergency, and the COVID-19 pandemic. METHODS: = 406, April-September 2023). This study examines the associations between housing instability, the severity of individual drug use patterns, as measured through the Drug Use Disorders Identification Test (DUDIT) score, and the risk of accidental overdose using a series of linear and logistic regression models. RESULTS: Results indicate that precarious housing conditions were linked to a higher risk of unregulated drug use across respondents. Being unhoused or living in unstable housing was associated with higher DUDIT scores and an increased probability of accidental overdose. In addition, individuals who reported worsening housing situations during COVID-19 were more likely to report increased drug use. CONCLUSIONS: Contributing to the literature on social determinants of health, findings suggest that integrated housing and drug use interventions are vital for effective harm reduction and the promotion of public health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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