Sex work and HIV incidence among people who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although the global burden of HIV infection among sex workers (SW) has been well recognized, HIV-related risks among sex workers who inject drugs (SW-IDU) have received less attention. We investigated the relationship between sex work and HIV incidence among people who inject drugs (IDU) in a Canadian setting. DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: Using Kaplan-Meier methods and the extended Cox regression, we compared HIV incidence among SW-IDU and non-SW-IDU in Vancouver, Canada, after adjusting for potential confounders. RESULTS: Between 1996 and 2012, 1647 participants were included in the study, including 512 (31.1%) IDU engaged in sex work. At 5 years the HIV cumulative incidence was higher among SW-IDU in comparison to other IDU (12 vs. 7%, P = 0.001). In unadjusted Cox regression analyses, HIV incidence among SW-IDU was also elevated [relative hazard: 1.69; 95% confidence interval (CI): 1.13-2.53]. However, in a multivariable analysis, sex work did not remain associated with HIV infection (adjusted relative hazard: 0.74; 95% CI: 0.45-1.20), with cocaine injection appearing to account for the elevated risk for HIV infection among SW-IDU. CONCLUSION: These data suggest that local SW-IDU have elevated rates of HIV infection. However, our exploration of risk factors among SW-IDU demonstrated that drug use patterns and environmental factors, rather than sexual risks, may explain the elevated HIV incidence among SW-IDU locally. Our findings highlight the need for social and structural interventions, including increased access to harm reduction programs and addiction treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».