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Enregistrement W6886030640 · doi:10.14288/1.0435758

Trends in cocaine and crystal methamphetamine injection over time in a Canadian setting between 2008 and 2018

2023· article· en· W6886030640 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulantMethamphetaminePopulationCocaine useEpidemiologyLinear regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Unregulated stimulant use is rising globally, though trends in use of cocaine and crystal methamphetamine (CM), the two most commonly used unregulated stimulants in North America, are poorly characterized in many settings. In this study we examined patterns and associations between the injection of cocaine and CM over time in an urban Canadian setting. Methods: Data were collected from two prospective cohorts of people who inject drugs in Vancouver, Canada, between 2008-2018. We applied a time series analysis, using multivariable linear regression to detect relationships between reported CM and cocaine injection and year, controlling for covariates. Cross-correlation was used to evaluate the relative trajectories of each substance over time. Results: Among 2056 participants, per annum rates of reported injection cocaine use declined significantly over the duration of this study from 45% to 18% (p < 0.001), while rates of CM injection increased from 17% to 32% (p < 0.001). Multivariable linear regression showed that recent CM injection was negatively associated with recent cocaine injection (β = -0.609, 95% CI = -0.750, -0.467). Cross-correlation demonstrated that injection CM use was associated with a decrease in the likelihood of cocaine injection 12 months later (p = 0.002). Conclusions: These findings demonstrate an epidemiological shift in patterns of injection stimulant use, with rising CM injection associated with a corresponding decrease in cocaine injection over time. The development of strategies to help treat and reduce harm among the growing population of people who inject CM is urgently required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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