Seroprevalence of select bloodborne pathogens and associated risk behaviors among injection drug users in the Paso del Norte region of the United States – Mexico border
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The region situated where the borders of Mexico, Texas and New Mexico meet is known as 'Paso del Norte'. The Paso del Norte Collaborative was formed to study the seroprevalence of select pathogens and associated risk behaviors among injection drug users (IDUs) in the region. METHODS: Respondent-driven sampling (RDS) was used: 459 IDU participants included 204 from Mexico; 155 from Texas; and 100 from New Mexico. Each of the three sites used a standardized questionnaire that was verbally administered and testing was performed for select bloodborne infections. RESULTS: Participants were mostly male (87.4%) and Hispanic/Latino (84.7%) whose median age was 38. In Mexico, Texas and New Mexico, respectively: hepatitis B virus (HBV) was seen in 88.3%, 48.6% and 59.6% of participants; hepatitis C virus (HCV) in 98.7%, 76.4% and 80.0%; human immunodeficiency virus (HIV) in 2.1%, 10.0% and 1.0%; and syphilis in 4.0%, 9.9% and 3.0%. Heroin was the drug injected most often. More IDUs in New Mexico were aware of and used needle exchange programs compared with Texas and Mexico. CONCLUSION: There was mixed success using RDS: it was more successfully applied after establishing good working relationships with IDU populations. Study findings included similarities and distinctions between the three sites that will be used to inform prevention interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».