Factors Associated with Employment Among a Cohort of Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Aims: One of the most substantial costs of drug use is lost productivity and social functioning, including holding of a regular job. However, little is known about employment patterns of injection drug users (IDU). We sought to identify factors that were associated with legal employment among IDU. Design and Methods: We describe the employment patterns of participants of a longitudinal cohort study of IDU in Vancouver, Canada. We then use generalized estimating equations (GEE) to determine statistical associations between legal employment and various intrinsic, acquired, behavioural and circumstantial factors. Results: From June 1, 1999 to November 30, 2003, 330 (27.7%) of 1190 participants reported having a job at some point during follow-up. Employment rates remain somewhat stable throughout the study period (9.0% to 12.4%). Factors positively and significantly associated with legal employment in multivariate analysis were male gender (adjusted odds ratio [AOR]=2.78) and living outside the Downtown Eastside (AOR=1.85). Factors negatively and significantly associated with legal employment included older age (AOR=0.97); Aboriginal ethnicity (AOR=0.72); HIV-positive serostatus (AOR=0.32); HCV-positive serostatus (AOR=0.46); daily heroin injection (AOR=0.73); daily crack use (AOR=0.77); public injecting (AOR=0.50); sex trade involvement (AOR=0.49); recent incarceration (AOR=0.56); and unstable housing (AOR=0.57). Discussion and Conclusions: Our results suggest a stabilising effect of employment for IDU and socio-demographic, drug use and risk-related barriers to employment. There is a strong case to address these barriers and to develop innovative employment programming for high-risk drug users.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».