Associations Between Childhood Trauma and Non-Fatal Overdose Among People Who Inject Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Although people who inject drugs (IDU) remain at a high risk of accidental overdose, interventions that address overdose remain limited. Accordingly there is a continuing need to identify psychological and social factors that shape overdose risk. Despite being reported frequently among IDU, childhood trauma has received little attention as a potential risk factor for overdose. This study aims to evaluate relationships between non-fatal overdose and five forms of childhood maltreatment among a cohort of IDU in Vancouver, Canada. Methods Data was obtained from two prospective cohorts of IDU between December 2005 and May 2013. Multivariate generalized estimating equations (GEE) were used to explore relationships between five forms of childhood trauma and non-fatal overdose, adjusting for potential confounders. Results During the study period, 1697 IDU, including 552 (32.5%) women, were followed. At baseline, 1136 (67.0%) participants reported at least one form of childhood trauma, while 4–9% reported a non-fatal overdose at each semi-annual follow-up. In multivariate analyses, physical [adjusted odds ratio (AOR): 1.36, 95% confidence interval (CI): 1.08–1.71], sexual (AOR: 1.48, CI: 1.17–1.87), and emotional abuse (AOR: 1.54, CI: 1.22–1.93) and physical neglect (AOR: 1.28, CI: 1.01–1.62) were independently associated with non-fatal overdose (all p < 0.05). Conclusions Childhood trauma was common among participants, and reporting an experience of trauma was positively associated with non-fatal overdose. These findings highlight the need to provide intensive overdose prevention to trauma survivors and to incorporate screening for childhood trauma into health and social programs tailored to IDU.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».