Hepatitis C Seroprevalence and Risk Behaviors in Patients Attending Sexually Transmitted Disease Clinics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C virus (HCV) is a major global problem, transmitted primarily by percutaneous exposure to contaminated blood. GOAL: The goal of the study was to determine the seroprevalence of and risk factors for HCV among patients attending two urban STD clinics in Alberta. STUDY DESIGN: Anonymous unlinked serosurveys were performed with use of leftover sera. Self-administered questionnaires collected information on demographics, sexual behaviors, and drug use. RESULTS: The seroprevalence of HCV was 3.4% (209 of 6,668 patients). Univariate analysis revealed that infection was higher among nontherapeutic needle users (RR = 80.9), those coinfected with HIV (RR = 8.09), individuals over the age of 20 years (RR = 6.68), those of aboriginal ethnicity (RR = 5.54), those with a history of STD (RR = 3.43), men (RR = 2.2), and bisexuals (RR = 2.23). Not utilizing condoms and engaging in prostitution or exchanging money or drugs for sex were also risk factors. In multivariate analysis, nontherapeutic needle use remained highly significant (RR = 60.54-65.51). Other significant factors included sex, age, ethnicity, a history of STD, and HIV infection (RR = 1.72, 4.62, 3.18, 1.69, and 2.56, respectively). Sexual orientation and sexual practices were not significant without a history of drug use. CONCLUSION: Nontherapeutic needle use is the strongest predictor of HCV infection.
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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 | 0,000 |
| 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 ».