Baseline self-perceived risk of HIV infection independently predicts the rate of HIV seroconversion in a prospective cohort of injection drug users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The identification of individuals at the highest risk of human immunodeficiency virus (HIV) infection is critical for targeting prevention strategies. We evaluated self-perceived risk of HIV infection and rates of subsequent HIV seroconversion among a prospective cohort study of injection drug users (IDUs). METHODS: We performed an analysis of the time to HIV infection among 994 baseline HIV negative IDUs enrolled in the Vancouver injection drug users study (VIDUS). IDUs were stratified based on their baseline self-perceived risk of HIV seroconversion (higher than others vs same or lower). Kaplan-Meier methods were used to estimate cumulative HIV incidence rates and Cox regression was used to determine adjusted relative hazards for HIV seroconversion. RESULTS: At the end of 24 months after enrolment into the cohort, the cumulative HIV incidence rate was significantly elevated among the 5.9% of the sample who perceived their risk for HIV infection to be higher at baseline (26.6% vs 7.8% log-rank P < 0.001). In a Cox model that adjusted for all variables that were associated with the time to HIV infection in univariate analyses, a higher baseline self-perceived risk of acquiring HIV infection (relative hazard RH: 2.48 [95% Confidence interval (CI): 1.51, 4.10]; P = 0.004) remained independently associated with time to HIV seroconversion. CONCLUSIONS: IDUs' perception of their risk for HIV seroconversion upon enrolment into a prospective cohort study was strongly and independently associated with the subsequent rate of HIV seroconversion. Since this risk marker remained independently associated with HIV seroconversion, even after adjustment for time-updated risk behaviours, our findings have major implications that may aid outreach workers in their efforts to identify IDUs who should be targeted with prevention efforts.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».