The validity of reporting willingness to use a supervised injecting facility on subsequent program use among people who use injection drugs
Notice bibliographique
Résumé
Background Innovative health programs for injection drug users (IDUs), such as supervised injecting facilities (SIFs), are often preceded by evaluations of IDUs’ willingness to use the service. The validity of these surveys has not been fully evaluated. We sought to determine whether measures of willingness collected prior to the opening of a Canadian SIF accurately predicted subsequent use of the program. Methods Data were derived from a prospective cohort of IDUs. The sample size for this study was 640 IDUs. Using multivariate logistic regression, it was assessed if a history of reporting willingness to use the program, were it available, was associated with subsequent use. In sub-analysis restricted to individuals who had a history of reported willingness, we used multivariate longitudinal analysis to identify factors associated with not attending the SIF. Results Among 442 IDUs, 72% of those who reported initial willingness to use a SIF later attended the program, and a prior willingness to use a SIF significantly predicted later attendance (adjusted odds ratio = 1.67). In sub-analyses restricted to those who had a history of reporting willingness to use the SIF, not using the program was predicted by not frequenting the neighborhood where the SIF was located. Conclusion Our findings indicate that reported willingness measures collected from IDUs regarding potential SIF program participation prior to its opening independently predicted later attendance even when variables that were likely determinants of willingness were adjusted for. These data suggest that willingness measures are reasonably valid tools for planning the delivery of health services among IDU populations.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».