Sex-Based Differences in Rates, Causes, and Predictors of Death Among Injection Drug Users in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, we sought to identify rates, causes, and predictors of death among male and female injection drug users (IDUs) in Vancouver, British Columbia, Canada, during a period of expanded public health interventions. Data from prospective cohorts of IDUs in Vancouver were linked to the provincial database of vital statistics to ascertain rates and causes of death between 1996 and 2011. Mortality rates were analyzed using Poisson regression and indirect standardization. Predictors of mortality were identified using multivariable Cox regression models stratified by sex. Among the 2,317 participants, 794 (34.3%) of whom were women, there were 483 deaths during follow-up, with a rate of 32.1 (95% confidence interval (CI): 29.3, 35.0) deaths per 1,000 person-years. Standardized mortality ratios were 7.28 (95% CI: 6.50, 8.14) for men and 15.56 (95% CI: 13.31, 18.07) for women. During the study period, mortality rates related to infection with human immunodeficiency virus (HIV) declined among men but remained stable among women. In multivariable analyses, HIV seropositivity was independently associated with mortality in both sexes (all P < 0.05). The excess mortality burden among IDUs in our cohorts was primarily attributable to HIV infection; compared with men, women remained at higher risk of HIV-related mortality, indicating a need for sex-specific interventions to reduce mortality among female IDUs in this setting.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».