Timing of Income Assistance Payment and Overdose Patterns at a Canadian Supervised Injection Facility
Notice bibliographique
Résumé
Background: Little is known about the relationship between timing of income assistance provision and health behaviours among injection drug users (IDU). We therefore investigated associations between income assistance provision and overdose patterns among IDU utilizing Insite, a supervised injection facility in Vancouver, Canada. Methods: Using data collected at Insite between March 2004 and December 2010, we examined trends in overdoses and drugs injected. Data were stratified by proximity to the most recent day of issue of income assistance cheques, based on dates provided by the province. Results: After adjustment for frequency of use, the risk of overdose for those injecting at Insite on the three days starting with “cheque day” was higher than for those injecting on other days (Odds Ratio [OR]=2.06; 95% Confidence Interval [CI]: 1.80–2.36, p<0.001). These associations were also significant when drug-specific overdose rates were considered. The proportion of overdoses involving exclusive opioid use was lower for events occurring around cheque day than on other days (OR=0.63; 95% CI: 0.47–0.84, p=0.002), though we observed no significant association between the proportion of overdoses involving stimulants and cheque timing (p=0.129). Conclusions: The risk of overdose among IDU utilizing Insite was significantly higher on and immediately after cheque day than during other days, and may be associated with reduced tolerance and increases in binge drug use. Alternative models of income assistance administration should be evaluated to reduce overdoses around cheque day.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».