Prevalence and risk factors for HIV-1 infection in people who use illicit drugs in northern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who use illicit drugs (PWUDs) have a high risk of viral infections. To date, there is a paucity of information on HIV infection among PWUDs in remote Brazilian regions. This study determined the prevalence and factors associated with HIV-1 infection among PWUDs in northern Brazil. METHODS: Sociodemographic, economic, drug use and health-related information were collected through interviews from a community-recruited, multi-site sample of 1753 PWUDs. The blood samples collected were tested for the presence of HIV-1 using chemiluminescence immunoassay and PCR or western blotting. Logistic regressions identified factors independently associated with HIV-1 infection. RESULTS: In total, 266 (15.2%) PWUDs were HIV-1 positive. Hepatitis B virus and/or hepatitis C virus nucleic acid was detected in 65 (3.7%) PWUDs infected by HIV-1. The factors associated with HIV-1 infection were male gender, older age, a lower educational level and a lower income, crack cocaine use, a longer drug use history and a history of drug injection and engagement in unsafe sex, sex work and a higher number of sexual partners. CONCLUSIONS: The current study provides unique, initial insights into HIV and co-infection status and pertinent risk factors among PWUDs in northern Brazil, with clear and diverse implications for urgently improved prevention and treatment intervention needs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».