Risk Factors for Progression to Regular Injection Drug Use among Street-Involved Youth in a Canadian Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background Street-involved youth are at high risk for experimenting with injection drug use; however, little attention has been given to identifying the factors that predict progression to on-going injecting. Methods Logistic regression was used to identify factors associated with progression to injecting weekly on a regular basis among a Canadian cohort of street-involved youth. Results Among our sample of 405 youth who had initiated injecting at baseline or during study observation, the median age was 22 years (interquartile range [IQR] = 21 – 24), and 72% (293) reported becoming a regular injector at some point after their first injection experience. Of these, the majority (n=186, 63%) reported doing so within a month of initiating injection drug use. In multivariate analysis, the drug used at the first injection initiation event (opiates vs. cocaine vs. methamphetamine vs. other; all p > 0.05) was not associated with progression; however, younger age at first injection (adjusted odds ratio [AOR] =1.13), a history of childhood physical abuse (AOR =1.81), prior regular use of the drug first injected (AOR =1.77), and having a sexual partner present at the first injection event (AOR =2.65) independently predicted progression to regular injecting. Conclusion These data highlight how quickly youth progress to become regular injectors after experimentation. Findings indicate that addressing childhood trauma and interventions such as evidence-based youth focused addiction treatment that could prevent or delay regular non-injection drug use, may reduce progression to regular injection drug use among this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».