Socioeconomic marginalization and overdose : implications for upstream approaches for overdose prevention during a prolonged public health emergency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canada and the United States are in the midst of an escalating overdose crisis. While poverty and socioeconomic disadvantage are increasingly recognized as important contributors to drug-related harm, their precise role in overdose remains understudied. This dissertation sought to: synthesize evidence regarding the pathways and mechanisms linking socioeconomic elements to overdose outcomes; examine the relationship between a comprehensive range of socioeconomic indicators and non-fatal overdose; identify and characterize gender-stratified profiles of socioeconomic exposures in men and women who use drugs; and, finally, determine whether these gender-stratified profiles predict non-fatal overdose. Methods: Data from Chapter 2 came from a realist review of research published between 2004 and 2019. Data for Chapters 3-5 cover the time period between 2014 and 2018 and are from two community-recruited prospective cohort studies of people who use drugs (PWUD) in Vancouver, Canada. A range of longitudinal analytic techniques were used, including: generalized linear mixed-effect models, repeated measures latent class analyses, and generalized estimating equations. Results: Findings from the realist review identified eight overlapping socioeconomic dimensions with documented linkages to overdose outcomes through material, normative, and bio-psychosocial pathways. In Chapter 3, across the total sample of PWUD from Vancouver, homelessness, lower material security, and participation in informal and illegal income generating activities were independently and positively associated with non-fatal overdose. In Chapter 4, gender-stratified analyses revealed that men and women experienced mutually reinforcing and overlapping socioeconomic exposures characterized by variations in income, material and housing security, participation in informal or illegal income generation, criminal justice involvement, and police contact. Gendered profiles of increasing socioeconomic disadvantage aligned with high-intensity drug use patterns (e.g., opioids and stimulants) and a range of health-related outcomes (e.g., HCV). In Chapter 5, exposure to multiple increasing dimensions of socioeconomic disadvantage was found to be independently associated with greater likelihood of experiencing non-fatal overdose in both men and women. Conclusions: Socioeconomic determinants are key drivers of overdose risk. To address the socioeconomic production of overdose risk, findings point to the urgent need to expand upstream and multilevel programs and policies, including inclusive, gender-informed health and social welfare programming, and broader drug policy reform.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».