Income level and drug related harm among people who use injection drugs in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
Background—Higher income is generally associated with better health outcomes; however, among people who inject drugs (IDU) income generation frequently involves activities, such as sex work and drug dealing, which pose significant health risks. Therefore, we sought to examine the relationship between level of income and specific drug use patterns and related health risks. Methods—This study involved IDU participating in a prospective cohort study in Vancouver, Canada. Monthly income was categorized based on non-fixed quartiles at each follow-up with the lowest level serving as the reference category in generalized linear mixed-effects regression. Results—Among our sample of 1,032 IDU, the median average monthly income over the study follow-up was $1050 [Interquartile range=785–2000]. In multivariate analysis, the highest income category was significantly associated with sex work (Adjusted Odds Ratio [AOR]=7.65), drug dealing (AOR=5.06), daily heroin injection (AOR=2.97), daily cocaine injection (AOR=1.65), daily crack smoking (AOR=2.48), binge drug use (AOR=1.57) and unstable housing (AOR=1.67). The high income category was negatively associated with being female (AOR=0.61) andaccessing addiction treatment (AOR=0.64), (all p < 0.05). In addition, higher income was strongly associated with higher monthly expenditure on drugs (>$400) (OR=97.8). Conclusion—Among IDU in Vancouver, average monthly income levels were low and higher total monthly income was linked to high-risk income generation strategies as well as a range of drug use patterns characteristic of higher intensity addiction and HIV risk. These findings underscore the need for interventions that provide economic empowerment and address high intensity addiction, especially for female 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».