Opportunities for prevention: Hepatitis C prevalence and incidence in a cohort of young injection drug users
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to compare sociodemographic, drug, and sexual risk characteristics between hepatitis C virus (HCV) baseline positive and negative young (13-24 years) injection drug users (IDUs) and to determine prospective risk factors for HCV seroconversion among the youth. Data were collected through the Vancouver Injection Drug Users Study (VIDUS). To date, more than 1,400 Vancouver-area IDUs have been enrolled and followed up; 234 were aged 24 years and younger. Semiannually, participants have completed an interviewer-administered questionnaire and have undergone serologic testing for human immunodeficiency virus (HIV) and HCV. Univariate and multivariate logistic regression analyses were undertaken to investigate predictors of baseline HCV positivity. In the multivariate analyses, Cox regression models with time-dependent covariates were used to identify predictors of HCV seroconversion. Of the 232 young injectors, 107 (46%) were HCV positive at baseline and a further 37 HCV seroconverted during the study period for an incidence rate of 37.3 per 100 person-years. Baseline positivity was associated with Aboriginal ancestry, older age, greater number of years injecting drugs, recent incarceration, sex trade work, more than 100 lifetime sexual partners, a previous sexually transmitted disease, living in the IDU epicenter, and injection more than once per day of heroin, cocaine, and speedball. Factors independently associated with HCV seroconversion were having a partner who uses injection drugs, requiring help to inject, and injection of cocaine more than once daily. In conclusion, unlike older IDUs, more than one half of young injectors were HCV negative at recruitment. Thus, there is a window of opportunity for prevention. However, the incidence rate of HCV among these young IDUs is alarming, suggesting that the opportunity to intervene is exceedingly small.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle