Risk factors for elevated HIV incidence among Aboriginal injection drug users in Vancouver.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because of established links between entrenched poverty and risk of HIV infection, there have long been warnings that HIV/AIDS will disproportionately affect Aboriginal people in Canada. We compared HIV incidence rates among Aboriginal and non-Aboriginal injection drug users (IDUs) in Vancouver and studied factors associated with HIV seroconversion among Aboriginal participants. METHODS: This analysis was based on 941 participants (230 Aboriginal people) recruited between May 1996 and December 2000 who were seronegative at enrollment and had completed at least one follow-up visit. Incidence rates were calculated using the Kaplan-Meier method. The Cox proportional hazards regression model was used to identify independent predictors of time to HIV seroconversion among female and male Aboriginal IDUs. RESULTS: As of May 31, 2001, seroconversion had occurred in 112 (11.9%) of the participants, yielding a cumulative incidence of HIV infection at 42 months of 12.7% (95% confidence interval [CI] 10.3%-15.1%). The cumulative incidence at 42 months was significantly higher among the Aboriginal participants than among the non-Aboriginal participants (21.1% v. 10.7%, p < 0.001). This elevation in risk was present in both female and male Aboriginal IDUs. Among the female Aboriginal IDUs, frequent speedball (combined cocaine and heroin) injection (adjusted relative risk [RR] 3.1; 95% CI 1.4-7.1) and going on binges of injection drug use (adjusted RR 2.3; 95% CI 1.0-5.2) were found to be independent predictors of HIV seroconversion. Among the male Aboriginal IDUs, the independent predictors of seroconversion were frequent speedball injection (adjusted RR 2.9; 95% CI 1.0-8.5) and frequent cocaine injection (adjusted RR 2.5; 95% CI 1.0-6.5). INTERPRETATION: In Vancouver, Aboriginal IDUs are becoming HIV positive at twice the rate of non-Aboriginal IDUs. Our findings emphasize the urgent need for an appropriate and effective public health strategy--planned and implemented in partnership with Aboriginal AIDS service organizations and the Aboriginal community--to reduce the harms of injection drug use in this population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».