Determining reinfection rates by hepatitis C testing interval among key populations: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Detecting hepatitis C virus (HCV) reinfection among key populations helps prevent ongoing transmission. This systematic review aims to determine the association between different testing intervals during post-SVR follow-up on the detection of HCV reinfection among highest risk populations. METHODS: We searched electronic databases between January 2014 and February 2023 for studies that tested individuals at risk for HCV reinfection at discrete testing intervals and reported HCV reinfection incidence among key populations. Pooled estimates of reinfection incidence were calculated by population and testing frequency using random-effects meta-analysis. RESULTS: Forty-one single-armed observational studies (9453 individuals) were included. Thirty-eight studies (8931 individuals) reported HCV reinfection incidence rate and were included in meta-analyses. The overall pooled estimate of HCV reinfection incidence rate was 4.13 per 100 per person-years (py) (95% confidence interval [CI]: 3.45-4.81). The pooled incidence estimate among people who inject drugs (PWID) was 2.84 per 100 py (95% CI: 2.19-3.50), among men who have sex with men (MSM) 7.37 per 100 py (95% CI: 5.09-9.65) and among people in custodial settings 7.23 per 100 py (95% CI: 2.13-16.59). The pooled incidence estimate for studies reporting a testing interval of ≤6 months (4.26 per 100 py; 95% CI: 2.86-5.65) was higher than studies reporting testing intervals >6 months (5.19 per 100 py; 95% CI: 3.92-6.46). CONCLUSIONS: HCV reinfection incidence was highest in studies of MSM and did not appear to change with retesting interval. Shorter testing intervals are likely to identify more reinfections, help prevent onward transmission where treatment is available and enable progress towards global HCV elimination, but additional comparative studies are required.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».