Behavioural trajectories following DAA treatment for HCV among people with HIV: findings from an international consortium of prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Examine the proportion of people with HIV engaging in behaviours associated with hepatitis C virus (HCV) infection after successful direct-acting antiviral (DAA) treatment and establish longitudinal patterns of behavioural risk over time. DESIGN: Multinational, prospective cohort study (International Collaboration on Hepatitis C Elimination in HIV Cohorts). METHODS: Individuals with HIV successfully treated with DAAs and ≥2 follow-up visits with behavioural data were included. Changes in the proportion of any risk behaviour after treatment, which included sexual and drug use behaviours, were analysed using logistic regression with generalized estimating equations. We identified distinct trajectories of any risk behaviour over time using group-based trajectory models (GBTM). RESULTS: Of the 1,477 individuals included, 487 (33.0%) were people who inject drugs, 378 (25.6%) were men who have sex with men and 442 (29.9%) were both. During a median 2.7 years (IQR = 1.6-3.9) of follow-up, the proportion engaging in any risk behaviour slightly decreased over time (adjusted odds ratio per half year = 0.97, 95% confidence interval = 0.95-0.99). GBTM revealed four distinct behavioural trajectories: consistently low ( n = 433, 29.3% of total population), moderate at baseline and increasing ( n = 119, 8.1%), high at baseline and decreasing ( n = 184, 12.5%) and consistently high ( n = 741, 50.2%). CONCLUSIONS: Despite slight decreases in behaviours following successful DAA treatment, half of individuals had a consistently high probability of behaviours that put them at risk of HCV reinfection over time. As reinfections comprise a growing proportion of new incident HCV cases, these findings underscore the importance of ongoing primary prevention measures alongside testing and retreatment to eliminate HCV.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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; 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 ».