Transmission Patterns of HIV and Hepatitis C Virus among Networks of People Who Inject Drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk-related behaviours and practices associated with injection drug use remain a driver of HIV and hepatitis C virus (HCV) transmission throughout the world. Here we evaluated HIV and HCV transmission patterns in the context of social networks of injection drug users (IDU) recruited from a higher incidence region in order to better understand factors that contribute to ongoing transmission among IDU. METHODS: IDU recruited through a chain-referral method provided biological specimens for analysis. HIV and HCV positive specimens were sequenced and analyzed using phylogenetic methods (Neighbour-joining and bayesian) and transmission patterns of HIV and HCV evaluated in the context of the recruitment networks. RESULTS: Among the 407 recruited IDU, HCV and HIV prevalence were 60.6% and 10.1%, respectively; 98% of HIV positive individuals were co-infected with HCV. Thirty-six percent of HCV sequences were associated with clusters, compared to 67% of HIV sequences. Four (16.7%) of the 24 HCV clusters contained membership separated by 2 or fewer recruitment cycles, compared to 10 (41.6%) derived from more than one recruitment component. Two (28.6%) of the 7 HIV clusters contained membership separated by 2 or fewer recruitment cycles while 6 (85.7%) were composed of inter component membership. CONCLUSIONS: Few HIV and HCV transmissions coincided with the recruitment networks, suggesting that they occurred in a different social context or a context not captured by the recruitment network. However, among the complete cohort, a higher degree of HIV clustering indicates many are recent infections originating from within current social networks, whereas a larger proportion of HCV infections may have occurred earlier in injecting history and in the context of a different social environment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».