Sexual behaviour as a risk factor for hepatitis C virus infection among people who inject drugs in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) acquisition remains high in key risk environments including injection drug use and sex between men. However, few studies examine the independent contribution of sexual behaviour to HCV acquisition among people who inject drugs (PWID). We estimated HCV incidence and examined sexual behaviour as a time-varying predictor of HCV acquisition in a prospective cohort study of PWID in Montreal (2004-2017). Initially, HCV-negative participants completed behavioural questionnaires and HCV antibody testing (6 months until 2011, 3 months thereafter). A time-updating exposure variable (no sex, opposite-sex partner only, ≥1 same-sex partner) was generated for the previous 6/3 months. Time to HCV seroconversion was examined using Cox regression analysis, adjusted for age, unstable housing and incarceration (both past 3 months), and daily, heroin, cocaine and prescription opioid injecting (all past month). Among 440 PWID (baseline: median age 33 years, 18.9% female, 1.4% HIV-positive), 156 participants seroconverted during follow-up (overall incidence rate: 11.9/100 person-years [PY]). Incidence was lowest in the no sex group (8.70 and 2.91 cases/100 PY in males and females, respectively) and highest in the ≥1 same-sex partner group (24.14 and 21.97 cases/100 PY in males and females, respectively). Among males, HCV risk was 47% lower in those reporting no sex compared to ≥1 same-sex partner (adjusted hazard ratio: 0.53, 95% confidence interval: 0.28, 0.99). In this cohort of PWID, reporting recent same-sex partners was associated with greater risk of HCV acquisition among males, necessitating targeted harm reduction strategies that consider the complex interplay of sexual and injecting risk behaviours.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».