Zpět

SANANIM

Analýza rizikového chování uživatelů drog

Občanské sdružení SANANIM je v ČR jedním z nejstarších a dnes i největších nestátních poskytovatelů služeb v oblasti prevence, péče a léčby závislostí na nealkoholových drogách. V současné době sdružení provozuje 12 zařízení s více než sto zaměstnanci. Posláním sdružení SANANIM je také minimalizovat zdravotní a sociální rizika u populace uživatelů drog, a tím chránit populaci drogami nezasaženou.

Dotazníková studie

Jedním z úkolů sdružení SANANIM je umožnit přesnější zacílení a efektivitu poskytované péče drogově závislým. 

Cílem uvedeného výzkumného projektu bylo zmapovat rizikové chování klientů Kontaktního centra popisnými statistikami a vyvrátit hypotézy popisující vztahy mezi postoji, chováním a informovaností klientů o bezpečném užívání drog. Podařilo se vytvořit matematický model pravděpodobnosti přenosu infekce. Tento model může být využíván v denní praxi výměnných programů. Na základě zjištěných skutečností a vztahů budou realizována opatření a postupy snižující riziková chování drogově závislých.

Studie popisuje způsoby rizikového chování u uživatelů návykových látek, klientů pražských nízkoprahových zařízení. Porovnává klienty Kontaktního centra a terénních programů, identifikuje rizikové skupiny klientů podle snadno dostupných indikátorů: popisuje vztah mezi mírou rizika a časovými faktory, pohlavím, způsobem užívání, typu drogy a socioekonomickými ukazateli. 

Dotazování bylo vedeno metodou standardizovaného rozhovoru na vzorku 638 respondentů vybraných technikou, která se maximálně přiblížila náhodnému výběru. Data byla sumárně popsána podle hlavních proměnných použitých ve výzkumu, následně byly zkoumány vztahy mezi proměnnými. 

 „Software IBM SPSS Statistics mi umožňuje smysluplnou práci na výzkumu. Se softwarem IBM SPSS jsem studoval a proto to byla první volba pro práci. Jiný software nehledám.“ - Michal Verner, SANANIM 

Analýza dat 

Data pro hlavní proměnné byla popsána pomocí průměrů, intervalů spolehlivosti, rozptylu a histogramu, kde to bylo vhodné s použitím dalších středních hodnot: modu, mediánu. Analytici také užívali kvartilové rozpětí a box-plot. Vztahy mezi proměnnými byly analyzovány pomocí korelačních koeficientů, kontingenčních tabulek, faktorové analýzy, lineárních regresních technik a binární logistické regrese. Rozdíly mezi skupinami byly posouzeny t testy a analýzou rozptylu. 

Model rizika infekce 

Cílem bylo vybudovat model pro predikci pravděpodobnosti, že klient onemocní infekční chorobou. Do modelu vstupovaly informace typu, jak často klient sdílí jehlu či jiné náčiní s jiným uživatelem, jak často aplikuje drogu do rizikových míst, dále zda se nechal v posledním roce testovat na infekční choroby, jak dlouho užívá drogy intravenózně, jakou drogu bere apod. Přesnost výsledného modelu byla 70 % - správná detekce nakažených v 44 % případů a správná predikce nenakažených 84 % případů. 

Model je nutné testovat v praxi. Pro jeho zavedení do praxe, jakožto spolehlivého diagnostického nástroje, je nezbytné jeho testování a úprava na populaci. Následná implementace modelu do stávajícího systému evidence bude dalším úkolem sdružení SANANIM.

„IBM SPSS Statistics významně přispěl k popisu populace klientů našeho zařízení na Praze 5. Tento popis nám umožňuje sestavit adekvátní argumentaci pro jednání s městem. Snažíme se o uvedení modelu predikce rizika infekce do praxe. Potvrdili jsme naše představy o rizikových skupinách a přesněji je identifikovali. Některé hypotézy jsme vyvrátili.“ - Michal Verner, SANANIM