Sociodemographic risk factors for hepatitis C virus infection in a prospective cohort study of 257 persons in Canada who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 60% of incident hepatitis C virus (HCV) infections are due to intravenous drug use; therefore, understanding the socio-demographics of people who inject drugs (PWID) is necessary to achieve HCV elimination. METHODS: In this prospective cohort study of PWID, we determined patients’ baseline HCV antibody, hepatitis B virus (HBV), and HIV serological status. HCV antibody– negative (anti-HCV-negative) cases were followed for seroconversion (median 17 mo with q3m testing) as part of a larger study to develop a vaccine for HCV. An interviewer-administered baseline questionnaire completed with all patients evaluated socio-demographic and clinical characteristics. RESULTS: We tested 257 PWID (median age 40 [range 49–31]y, 81% men, 63% Caucasian, 28% Indigenous). Of these, 28% were positive for HCV antibodies (anti-HCV-positive) (median age 42 [range 49–36]y, 74% men, 69% Caucasian, 29% Indigenous). Compared with anti-HCV-negative PWID, anti-HCV-positive PWID reported injecting more morphine and hydromorphone, using more hydromorphone via non-injection routes, and were more likely to be enrolled in methadone programs. More than 60% reported previous HCV testing, but recent testing (<2 y) was more frequent in the anti-HCV-negative group ( p = 0.03). All were HBV negative, but more than 50% of the anti-HCV-positive group had anti-HBs titres more than 10 IU/L compared with 35% of the anti-HCV-negative group ( p = 0.01), and 3 of 257 were HIV positive (1 co-infected with HCV–HIV). CONCLUSIONS: In this prospective study, differences in age, timing of HCV testing and risk behaviours were found between anti-HCV-positive and anti-HCV-negative groups.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».