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Enregistrement W2050007143 · doi:10.1097/00002030-200011100-00021

Risk behaviour change and HIV infection among injection drug users in Montreal

2000· article· en· W2050007143 sur OpenAlexaffabout
Susan B. Brogly, Julie Bruneau, Jean Vincelette, Eduardo L. Franco

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicineSeroconversionDemographyRelative riskHazard ratioRisk of infectionIncidence (geometry)Human immunodeficiency virus (HIV)Risk factorBehaviour changeProportional hazards modelConfidence intervalInternal medicinePsychological interventionImmunologyPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the independent association between changes in risk behaviour and HIV seroconversion risk among Montreal injection drug users (IDU). DESIGN: A longitudinal study of risk behaviour change and the maintenance of low-risk practices. At baseline and semi-annually, subjects were tested for HIV, and questionnaires on risk behaviour were completed. RESULTS: A total of 833 IDU were recruited from January 1992 to June 1998, and completed a minimum of three visits. Large fluctuations in risk behaviour were observed, and the risk of HIV infection appeared to be dependent upon the consistency of risk behaviour practised. IDU who consistently engaged in risky behaviour were at high risk of HIV infection. IDU who attempted to practise low-risk behaviour but experienced relapses to risky behaviour were also at considerable risk of infection. IDU who managed to maintain low-risk practices were at minimal risk. Using Cox regression analysis, the hazard ratio (HR) of HIV seroconversion among IDU who consistently and inconsistently shared needles with an HIV-positive partner was 8.17 (95% CI 3.59-18.59) and 2.63 (95% CI 1.33-5.17), respectively, relative to non-needle sharers. Corresponding HIV incidence rates were 30.42 per 100 person-years (py) among consistent sharers, 13.78 per 100 py among inconsistent sharers and 2.51 per 100 py among non-sharers. CONCLUSION: Although some HIV risk reduction was evident, behaviour change seems to be effective only in IDU who adopt and maintain low-risk practices. Additional strategies may be needed to assist IDU in the maintenance of low-risk practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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