Associations between the prevalence of chronic hepatitis B among people who inject drugs and country‐level characteristics: An ecological analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Globally, hepatitis B virus (HBV) is a leading cause of liver disease. People who inject drugs (PWID) are at greater risk than the general population of contracting HBV. This risk could depend on societal factors in different countries. We investigated the associations between country-level chronic HBV prevalence in PWID with national indicators of development and prevalence of HIV and hepatitis C virus (HCV). METHODS: We used global systematic review data on chronic HBV prevalence (hepatitis B surface antigen-positive) among PWID and country-level sociodemographic characteristics from online databases. National random-effects meta-analysis estimates of HBV prevalence were the outcome in linear regression models testing for associations with country-level characteristics. RESULTS: The study included 131,710 PWID from 304 estimates in 55 countries: the pooled HBV prevalence among PWID in the countries analysed was 4.5% (95% CI 3.9-5.1), the highest regional pooled prevalence was in East and Southeast Asia (17.6% [13.3-22.3]), and the lowest was in Western Europe (1.7% [1.4-2.1]). In multivariable models, no indicators of development were associated with HBV prevalence, but there was evidence of positive associations between HBV prevalence in the general population and among PWID, and evidence of HIV and HCV prevalence in PWID being associated with HBV prevalence in PWID: multivariable coefficients 0.03 (95% CI 0.01-0.04); p < 0.001, and 0.01 (95% CI 0.00-0.03); p = 0.01, respectively. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: HBV prevalence among PWID was associated with HIV and HCV prevalence among PWID and background HBV prevalence in the general population, highlighting the need for improving harm reduction in PWID and implementation of HBV vaccination, especially where HBV is endemic.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».