<scp>HIV</scp> and hepatitis <scp>C</scp> virus coinfection in <scp>C</scp>anada: challenges and opportunities for reducing preventable morbidity and mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hepatitis C virus (HCV) has emerged as an important health problem in the era of effective HIV treatment. However, very few data exist on the health status and disease burden of HIV/HCV-coinfected Canadians. METHODS: HIV/HCV-coinfected patients were enrolled prospectively in a multicentre cohort from 16 centres across Canada between 2003 and 2010 and followed every 6 months. We determined rates of a first liver fibrosis or endstage liver disease (ESLD) event and all-cause mortality since cohort enrolment and calculated standardized mortality ratios compared with the general Canadian population. RESULTS: A total of 955 participants were enrolled in the study and followed for a median of 1.4 (interquartile range 0.5-2.3) years. Most were male (73%) with a median age of 44.5 years; 13% self-identified as aboriginal. There were high levels of current injecting drug and alcohol use and poverty. Observed event rates [per 100 person-years; 95% confidence interval (CI)] were: significant fibrosis (10.21; 8.49, 12.19), ESLD (3.16; 2.32, 4.20) and death (3.72; 2.86, 4.77). The overall standardized mortality ratio was 17.08 (95% CI 12.83, 21.34); 12.80 (95% CI 9.10, 16.50) for male patients and 28.74 (95% CI 14.66, 42.83) for female patients. The primary causes of death were ESLD (29%) and overdose (24%). CONCLUSIONS: We observed excessive morbidity and mortality in this HIV/HCV-coinfected population in care. Over 50% of observed deaths may have been preventable. Interventions aimed at improving social circumstances, reducing harm from drug and alcohol use and increasing the delivery of HCV treatment in particular will be necessary to reduce adverse health outcomes among HIV/HCV-coinfected persons.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».