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Enregistrement W3023934849 · doi:10.1136/sextrans-2019-sti.156

O09.5 Hepatitis C incidence rate among people who inject drug (PWID) in british columbia from 2000 to 2015

2019· article· en· W3023934849 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Hepatitis CCohortHepatitis C virusRate ratioPopulationCohort studyCoinfectionDemographyImmunologyInternal medicineEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Virus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Global Health Sector Strategy on Viral Hepatitis aims to reduce new hepatitis C virus (HCV) infections by 80% by 2030. However, countries lack systems to monitor incidence of HCV. We estimated the HCV incidence over time among people who inject drugs (PWID) at population level to provide proof of concept for incidence monitoring. <h3>Methods</h3> This study utilized data from the BC Hepatitis Testers Cohort (BC-HTC). Incidence was defined as a positive anti-HCV, RNA, or genotype test following a negative anti-HCV test among PWID, assessed based on a previously validated algorithm using administrative data. Annual incidence rates for HCV primary infection from 2000 to 2015 were estimated using a log-binomial regression model and were stratified by birth cohorts (&lt;1965, 1965–1974, &gt;1974) to observe change in risk over time. Adjusted incidence rates (aIR) were calculated controlling for risk factors. <h3>Results</h3> Of the 42,568 participants identified, 4,066 HCV seroconversions occurred over 318,613 person-years (PY) of follow-up. The overall incidence rate was 1.28/100PY. Between 2000 and 2011, the annual aIR decreased steadily from 4.01 to 1.00/100PY. The aIR then rose to 1.49/100PY in 2015. Factors associated with elevated risk of infection include: younger birth cohort (1965–1974: RR:1.9, 95%CI: 1.02,3.6), history of illicit opioid use (RR:2.5, 95%CI: 2.3,2.7), stimulant misuse (RR:1.77, 95%CI: 1.7,1.9), HIV coinfection (RR:3.6, 95%CI: 3.1,4.1), HBV coinfection (RR:1.9, 95%CI: 1.6,2.2), material deprivation (RR:1.5, 95%CI: 1.4,1.7) and social deprivation (RR:1.6, 95%CI: 1.4,1.8). <h3>Conclusion</h3> A slight increase in HCV incidence rate since 2011 was mainly driven by the younger birth cohort and introduction of enhanced testing in 2010. People with HIV or HBV coinfection, opioid and stimulant misuse, social and material deprivation are at higher risk of HCV infection. HCV treatment and prevention programs need to address comorbidities and include harm reduction strategies like opioid substitution therapy and access to social services to achieve HCV elimination goals. <h3>Disclosure</h3> No significant relationships.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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