Seroepidemiology of Hepatitis C Among Drug Users at a Detoxification Center in Southeast China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hepatitis C virus (HCV) infection is prevalent worldwide, especially among drug users. The epidemiology of HCV is rarely reported among drug users in developing countries, including China. Objectives: We aimed to describe the seroepidemiology of HCV infection in drug users at a Detoxification Center in Southeast China. Methods: With approval from the Shantou Center for Disease Control, the archived data of drug users (n = 5,228) at the largest monitored-detoxification center in Shantou during 2011 - 2017 were analyzed for demographics, risk behaviors, and HCV serology. Results: Among HCV-tested drug users, 36.9% (1930/5228) were people who inject drugs (PWID). The mean annual HCV seroprevalence rate over the seven-year study period was 36.3% for all drug users, including 67.3% and 16.6% for PWID and non-PWID, respectively, with the highest prevalence (78.1%) in 2017 and the lowest prevalence (58.6%) in 2015 for PWID. Independent risk factors of HCV infection identified by multiple logistic regression analysis were engaging in unprotected sex (OR = 1.553, 95% CI = 1.078 - 2.236), injecting drugs (10.28, 8.98 - 11.763), and sharing needles/syringes (2.24, 1.129 - 4.445) for all drug users and sharing needles/syringes (2.062, 1.438 - 2.957) for PWID. Conclusions: This study reports the seroepidemiology of drug users in the monitored Detoxification Center in Southeast China. A relatively high HCV positivity rate, especially among PWID, their high-risk behaviors and low education, and lack of institutional interventions of HCV monitoring and transmission call for government-sponsored educational programs to raise drug usersâ awareness of the risk of HCV infection and other co-infections and monitoring of the infectious status and treatment of HCV-infected drug users.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 découle