Effect of Injecting Drug User on the Risk of Human Immunodeficiency Virus/ Acquired Immunodeficiency Syndrome: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The problem of narcotics abuse is drug users through injecting needles. Injecting drug users are any person who uses narcotics, psychotropics and addictive substances by injection. In addition, another understanding states that injecting drug users (IDU) or Injection Drug Users (IDUs) are users of narcotics/drugs with injecting media. Injecting drug use (IDU) is one of the main causes of HIV infection due to sharing of contaminated injection equipment.Subjects and Method: The meta-analysis was carried out using the PRISMA flowchart and the PICO model. Population = adolescents and adults. Intervention= IDU/Injection Drug User. Comparison= Not an IDU/Injection Drug User. Outcome= HIV/AIDS events. The articles used in this study were obtained from several databases including PubMed, Google Scholar and Scopus. These articles were collected over 3 months. The keywords to search for articles are as follows “IDU (Injection Drug User)” AND “life style“ ”HIV/ AIDS ”. There were 15 studies, 9 cross-sectional and 6 cohort studies published in 2012-2022 that met the inclusion criteria. Analysis was performed with Revman 5.3.Results: 15 articles with a study design of 9 cross-sectional and 6 cohort studies from Canada, China, Ukraine, Virginia, Nepal, Cambodia, Scotland, Boston and Africa. Studies show that IDUs (Injecting Drug Users) have a 2.17 times risk of developing HIV/AIDS compared to non-IDUs for HIV/AIDS, and these results are statistically significant (aOR= 2.71; 95% CI= 1.22 to 6.02; p= 0.010).Conclusion: IDU (Injection Drug User) increases the incidence of HIV (Human Immunodeficiency Virus) / AIDS (Acquired Immunodeficiency Syndrome). Keywords: IDU, lifestyle, HIV/AIDS, Drugs, Meta-Analysis Correspondence:Lusiana Dewi Saputri. Masters Program in Public Health, Universitas Sebelas Maret. Jl. Ir. Sutami 36A, Surakarta 57126, Central Java, Indonesia. Email: dewislusiana16@gmail.com. Mobile: +6282328370049.
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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 | 0,074 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».