High coverage needle/syringe programs for people who inject drugs in low and middle income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons who inject drugs (PWID) are at an elevated risk for human immunodeficiency virus (HIV) and hepatitis C virus (HCV) infection. In many high-income countries, needle and syringe exchange programs (NSP) have been associated with reductions in blood-borne infections. However, we do not have a good understanding of the effectiveness of NSP in low/middle-income and transitional-economy countries. METHODS: A systematic literature review based on PRISMA guidelines was utilized to collect primary study data on coverage of NSP programs and changes in HIV and HCV infection over time among PWID in low-and middle-income and transitional countries (LMICs). Included studies reported laboratory measures of either HIV or HCV and at least 50% coverage of the local injecting population (through direct use or through secondary exchange). We also included national reports on newly reported HIV cases for countries that had national level data for PWID in conjunction with NSP scale-up and implementation. RESULTS: Studies of 11 NSPs with high-coverage from Bangladesh, Brazil, China, Estonia, Iran, Lithuania, Taiwan, Thailand and Vietnam were included in the review. In five studies HIV prevalence decreased (range -3% to -15%) and in three studies HCV prevalence decreased (range -4.2% to -10.2%). In two studies HIV prevalence increased (range +5.6% to +14.8%). HCV incidence remained stable in one study. Of the four national reports of newly reported HIV cases, three reported decreases during NSP expansion, ranging from -30% to -93.3%, while one national report documented an increase in cases (+37.6%). Estimated incidence among new injectors decreased in three studies, with reductions ranging from -11/100 person years at risk to -16/100 person years at risk. CONCLUSIONS: While not fully consistent, the data generally support the effectiveness of NSP in reducing HIV and HCV infection in low/middle-income and transitional-economy countries. If high coverage is achieved, NSP appear to be as effective in LMICs as in high-income countries. Additional monitoring and evaluation research is needed for NSPs where reductions in HIV/HCV infection among PWID are not occurring in order to identify and correct contributing problems.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».