Declining Incidence of Hepatitis C Virus Infection among People Who Inject Drugs in a Canadian Setting, 1996-2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs (PWID) are at high risk of hepatitis C virus (HCV) infection. Trends in HCV incidence and associated risk factors among PWID recruited between 1996 and 2012 in Vancouver, Canada were evaluated. METHODS: Data were derived from a long-term cohort of PWID in Vancouver. Trends in HCV incidence were evaluated. Factors associated with time to HCV infection were assessed using Cox proportional hazards regression. RESULTS: Among 2,589, 82% (n = 2,121) were HCV antibody-positive at enrollment. Among 364 HCV antibody-negative participants with recent (last 30 days) injecting at enrollment, 126 HCV seroconversions were observed [Overall HCV incidence density: 8.6 cases/100 person-years (py); 95% confidence interval (95% CI): 7.2, 10.1; HCV incidence density among those with injecting during follow-up: 11.5 cases/100 py; 95% CI 9.7, 13.6]. The overall HCV incidence density declined significantly from 25.0/100 py (95% CI: 20.2, 30.3) in 1996-99, as compared to 6.0/100 py (95% CI: 4.1, 8.5) in 2000-2005, and 3.1/100 py (95% CI: 2.0, 4.8) in 2006-2012. Among those with injecting during follow-up, the overall HCV incidence density declined significantly from 27.9/100 py (95% CI: 22.6, 33.6) in 1996-99, as compared to 7.5/100 py (95% CI: 5.1, 10.6) in 2000-2005, and 4.9/100 py (95% CI: 3.1, 7.4) in 2006-2012. Unstable housing, HIV infection, and injecting of cocaine, heroin and methamphetamine were independently associated with HCV seroconversion. CONCLUSIONS: HCV incidence has dramatically declined among PWID in this setting. However, improved public health strategies to prevent and treat HCV are urgently required to reduce HCV-associated morbidity and mortality.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».