Consommation de crack et comportements à risque : les jeunes de la rue n’y échappent pas
Bibliographic record
Abstract
Problématique : Le crack est de plus en plus utilisé chez les jeunes de la rue de Montréal. Ce projet visait à estimer la prévalence d’usage de crack chez ces jeunes et à évaluer l’association entre l’usage de crack et certaines conduites à risque d’infections transmissibles sexuellement et par le sang (ITSS). Méthode : Des analyses ont été réalisées sur des données provenant d’une étude cohorte faite auprès de jeunes de la rue de Montréal. Des jeunes âgés de 14 à 23 ans (n=858) ont répondu à un questionnaire par entrevue. On a estimé la prévalence à vie et des six mois précédant l’entrée dans l’étude. On a évalué l’association entre l’usage de crack et certaines conduites concomitantes de consommation de substances psychoactives et sexuelles par régression logistique multiple. Résultats : La prévalence à vie était de 66,6 % intervalle de confiance à 95 % [63,4-69,8] ; celle d’usage récent était de 38,0 % [34,7-41,3]. Après ajustement, les jeunes de la rue consommant du crack étaient plus à risque de se prostituer (rapport de cotes (RC) 3,6 [2,4-5,5]), d’avoir eu plus de deux partenaires sexuels (RC 2,3 [1,7-3,1]), d’avoir eu un partenaire sexuel ayant le VIH (RC 8,4 [1,6-43,5]), étant un homme qui se prostitue (RC 6,4 [3,1-13,1]), étant une femme qui se prostitue (RC 3,1 [2,0-4,9]) ou étant un homme ayant des relations homosexuelles (RC 3,3 [1,9-4,8]). Les jeunes consommant du crack étaient plus à risque d’avoir bu de l’alcool dans le dernier mois (RC 2,0 [1,2-3,1]), de s’être injecté des drogues (RC 3,0 [2,1-4,1]) et d’avoir consommé plus d’une drogue (RC 10,3 [5,3-20,0]). Conclusion : L’usage de crack est répandu chez les jeunes de la rue de Montréal. Ceux en consommant ont davantage de conduites à risque d’ITSS. La recherche doit s’intéresser aux facteurs de risque du premier usage afin d’identifier des pistes de prévention appropriées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".