Sex Discrepancies in the Protective Effect of Opioid Agonist Therapy on Incident Hepatitis C Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While opioid agonist therapy (OAT) reduces the risk of hepatitis C virus (HCV) acquisition among people who inject drugs (PWID), protective effects may be attenuated in females. We used pooled data from an international collaboration of prospective cohorts to assess sex disparities in HCV incidence among PWID exposed to OAT. METHODS: Independent predictors of HCV infection were identified using Cox regression models with random effects after accounting for the clustering effect of study sites. Unadjusted and adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) are presented in sex-specific analyses. RESULTS: Among 701 participants exposed to OAT, HCV incidence was 16.5/100 person-years of observation (PYO) (95% CI, 13.1-20.7) in females and 7.6/100 PYO (95% CI, 6.0-9.5) in males (female:male adjusted HR [aHR], 1.80 [95% CI, 1.37-2.22]; P < .001). Factors associated with HCV acquisition among females exposed to OAT included nonwhite race (aHR, 1.79 [95% CI, 1.25-2.56]; P = .001), unstable housing (aHR, 4.00 [95% CI, 3.62-4.41]; P < .001), daily or more frequent injection (aHR, 1.45 [95% CI, 1.01-2.08]; P = .042), and receptive syringe sharing (aHR, 1.43 [95% CI, 1.33-1.53]; P < .001). CONCLUSIONS: Female PWID exposed to OAT are twice as likely as their male counterparts to acquire HCV. While there is a need for better understanding of sex differences in immune function and opioid pharmacokinetic and pharmacodynamic parameters, structural and behavioral interventions that target women are required to bolster the efficacy of OAT in preventing HCV transmission.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».