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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».