Hunger and associated harms among injection drug users in an urban Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Food insufficiency is often associated with health risks and adverse outcomes among marginalized populations. However, little is known about correlates of food insufficiency among injection drug users (IDU). Methods: We conducted a cross-sectional study to examine the prevalence and correlates of self-reported hunger in a large cohort of IDU in Vancouver, Canada. Food insufficiency was defined as reporting "I am hungry, but don't eat because I can't afford enough food". Logistic regression was used to determine independent socio-demographic and drug-use characteristics associated with food insufficiency. Results: Among 1,053 participants, 681 (64.7%) reported being hungry and unable to afford enough food. Self-reported hunger was independently associated with: unstable housing (adjusted odds ratio [AOR]: 1.68, 95% confidence interval [CI]: 1.20 - 2.36, spending ≥ $50/day on drugs (AOR: 1.43, 95% CI: 1.06 - 1.91), and symptoms of depression (AOR: 3.32, 95% CI: 2.45 - 4.48). Conclusion: These findings suggest that IDU in this setting would likely benefit from interventions that work to improve access to food and social support services, including addiction treatment programs which may reduce the adverse effect of ongoing drug use on hunger.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».