Geographic Differences in Temporal Incidence Trends of Hepatitis C Virus Infection Among People Who Inject Drugs: The InC3 Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We determined temporal trends (1985-2011) in hepatitis C virus (HCV) incidence and associated behavioral exposures for people who inject drugs (PWID) from the United States (Boston, Baltimore, and San Francisco), Canada (Montreal), the Netherlands (Amsterdam), and Australia (Sydney and Melbourne). METHODS: Using population-based cohort data from HCV-negative PWID, we calculated overall and within-city HCV incidence trends, HCV rates by study enrollment period (1985-2011), and temporal trends in exposure behaviors. Poisson regression models estimated trends in HCV incidence over calendar-time. Survival models identified risk factors for HCV incidence across cities and estimated independent effects of city and calendar period on HCV infection risk. RESULTS: Among 1391 initially HCV-negative participants followed prospectively (1644.5 person-years of observation [PYO]), 371 HCV incident infections resulted in an overall incidence of 22.6 per 100 PYO (95% confidence interval [CI], 20.4-25.0). Incidence was highest and remained elevated in Baltimore (32.6/100 PYO), San Francisco (24.7/100 PYO), and Montreal (23.5/100 PYO), lowest in Melbourne and Amsterdam (7.5/100 PYO and 13.1/100 PYO, respectively), and moderate (21.4/100 PYO) in Sydney. Higher rates of syringe and equipment sharing and lower prevalence of opioid agonist therapy were associated with HCV incidence in cities with the highest incidence. Risk for infection dropped by 18% for every 3-year increase in calendar-time (adjusted hazard ratio, 0.8 [95% CI, .8-.9]) in the multivariable model. CONCLUSIONS: Differences in prevention strategies and injecting contexts may explain the ongoing high HCV incidence in these North American cities and emphasize the need for scale-up of opioid agonist therapy and increased coverage of needle and syringe programs in North America.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».