Low rates of hepatitis C testing among people who inject drugs in Thailand: implications for peer-based interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regular testing for hepatitis C virus (HCV) provides an opportunity for HCV prevention and treatment efforts. In Thailand, the barriers and facilitators of HCV testing among people who inject drugs (IDU) are not known. METHODS: Using data derived from the Mitsampan Community Research Project between July and October 2011, we assessed the prevalence and factors associated with ever having been tested for HCV antibodies using bivariate statistics and multivariate logistic regression. RESULTS: Among 427 participants, 141 (33.0%) reported a history of HCV antibody testing. In multivariate analyses, factors positively associated with receiving an HCV antibody test included higher than secondary education [adjusted odds ratio (AOR) = 2.20; 95% confidence interval (CI): 1.35-3.64], binge drug use (AOR = 1.81; 95% CI: 1.12-2.93), methadone treatment enrollment (AOR = 3.47; 95% CI: 1.85-6.95) and having received peer-based education on HCV (AOR = 4.22; 95% CI: 2.66-6.77). CONCLUSIONS: We found one-third of Thai IDU in our sample reporting a history of HCV testing. The finding that IDU who received peer-based HCV education were more likely to access HCV testing provides evidence for the value of peer-based interventions for this population.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».