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Enregistrement W2045594848 · doi:10.1371/journal.pone.0099677

Evolution of the Global Burden of Viral Infections from Unsafe Medical Injections, 2000–2010

2014· article· en· W2045594848 sur OpenAlexaff
Claire Nour Abou Chakra, Eric Pépin, Vincent Nault, Louis Valiquette

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHBsAgTransmission (telecommunications)PopulationHepatitis BHepatitis B virusHepatitis CHBeAgHepatitis C virusEnvironmental healthVaccinationNeedle sharingHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyVirologyInternal medicineVirusSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2000, the World Health Organization estimated that, in developing and transitional countries, unsafe injections accounted for respectively 5%, 32% and 40% of new infections with HIV, hepatitis B virus (HBV) and hepatitis C virus (HCV). Safe injection campaigns were organized worldwide. The present study sought to measure the progress in reducing the transmission of these viruses through unsafe injections over the subsequent decade. METHODS: A mass action model was updated, to recalculate the number of injection-related HIV, HCV and HBV infections acquired in 2000 and provide estimates for 2010. Data about the annual number of unsafe injections were updated. HIV prevalence in various regions in 2000 and 2010 were calculated from UNAIDS data. The ratio of HIV prevalence in healthcare settings compared to the general population was estimated from a literature review. Improved regional estimates of the prevalence of HCV seropositivity, HBsAg and HBeAg antigenemia were used for 2000 and 2010. For HIV and HCV, revised estimates of the probability of transmission per episode of unsafe injection were used, with low and high values allowing sensitivity analyses. RESULTS: Despite a 13% population growth, there was a reduction of respectively 87% and 83% in the absolute numbers of HIV and HCV infections transmitted through injections. For HBV, the reduction was more marked (91%) due to the additional impact of vaccination. While injections-related cases had accounted for 4.6%-9.1% of newly acquired HIV infections in 2000, this proportion decreased to 0.7%-1.3% in 2010, when unsafe injections caused between 16,939 and 33,877 HIV infections, between 157,592 and 315,120 HCV infections, and 1,679,745 HBV infections. CONCLUSION: From 2000 to 2010, substantial progress was made in reducing the burden of HIV, HCV and HBV infections transmitted through injections. In some regions, their elimination might become a reasonable public health goal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations171
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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