Differences between co-users of cocaine and crack among Canadian illicit opioid users
Notice bibliographique
Résumé
Fragestellung: Es wurden Unterschiede zwischen Ko-Gebrauchern von Kokain und Crack in einer kanadischen Kohorte illegaler Opioid-Konsumenten (»OPICAN«) untersucht. Methodik: Kohortenteilnehmer wurden durch Schneeball-Methoden rekrutiert und mittels eines standardisierten Instrumenten-Protokolls befragt. Prävalenzraten verschiedener Substanzen sowie Unterschiede zwischen ausgewählten Indikatoren und den beiden Subgruppen wurden bivariat geprüft. Ergebnisse: Zirka die Hälfte der Studienteilnehmer indizierten Ko-Konsum von Crack beziehungsweise Kokain. Erstere Gruppe zeichnete sich primär durch sozioökonomische Marginalisierung, zweitere durch eine höhere Prävalenz von Depression aus. Schlussfolgerungen: Ko-Gebraucher von Opioiden mit Kokain und Crack in Kanada können als distinkte Subkulturen mit spezifischen Risikofaktoren angesehen werden. Ausgewählte Implikationen für Interventionen werden angesprochen. Objectives: Differences between cocaine and crack co-users at baseline in a cohort of illicit opioid users in five Canadian cities (»OPICAN«) were explored. Methods: Cohort subjects were recruited by snowball methods, and assessed through a standardised protocol. Drug-use prevalence rates and bivariate correlations between selected indicators and the two sub-groups were assessed. Results: Cocaine and crack co-use were prevalent in the study cohort (55 % each). Crack co-users were primarily characterised by socio-economic marginalization, whereas cocaine co-users presented a higher prevalence of depression. Conclusions: Canadian opioid users co-using crack or cocaine represent distinct sub-cultures with specific risk factors. Some selective implications for interventions are discussed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».