Dual sexual and drug-related predictors of hepatitis C incidence among sex workers in a Canadian setting: gaps and opportunities for scale-up of hepatitis C virus prevention, treatment, and care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C virus (HCV) represents a significant cause of morbidity and mortality globally. While sex workers may face elevated HCV risks through both drug and sexual pathways, incidence data among sex workers are severely lacking. HCV incidence and predictors of HCV seroconversion among women sex workers in Vancouver, BC were characterized in this study. METHODS: Questionnaire and serological data were drawn from a community-based cohort of women sex workers (2010-2014). Kaplan-Meier methods and Cox regression were used to model HCV incidence and predictors of time to HCV seroconversion. RESULTS: Among 759 sex workers, HCV prevalence was 42.7%. Among 292 baseline-seronegative sex workers, HCV incidence density was 3.84/100 person-years (PY), with higher rates among women using injection drugs (23.30/100 PY) and non-injection crack (6.27/100 PY), and those living with HIV (13.27/100 PY) or acute sexually transmitted infections (STIs) (5.10/100 PY). In Cox analyses adjusted for injection drug use, age (hazard ratio (HR) 0.94, 95% confidence interval (CI) 0.86-1.01), acute STI (HR 2.49, 95% CI 1.02-6.06), and non-injection crack use (HR 2.71, 95% CI 1.18-6.25) predicted time to HCV seroconversion. DISCUSSION: While HCV incidence was highest among women who inject drugs, STIs and the use of non-injection stimulants appear to be pathways to HCV infection, suggesting potential dual sexual/drug transmission. Integrated HCV services within sexual health and HIV/STI programs are recommended.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».