Genetic Characterization of Hepatitis C Virus Among People Who Use Crack Cocaine: A Study Conducted on the Brazilian Amazon Coast
Notice bibliographique
Résumé
People who use crack cocaine (PWUCC) constitute a key population due to vulnerability and marginalization, especially in a socio-ecologically diverse, relatively isolated region with limited public health infrastructure. This study aimed to perform a genetic characterization of circulating HCV among PWUCC in the municipality of Bragança, situated on the Brazilian Amazon coast, identifying viral genotypes, subtypes, resistance-associated substitutions (RAS)-naturally occurring mutations in the viral genome that can reduce the efficacy of direct-acting antiviral (DAA) agents-and predictions of phenotypic resistance. METHODS: Between 2016 and 2018, biological samples and epidemiological data were obtained from 165 PWUCC. Viral detection was performed using RT-PCR, while genotyping, subtyping, and RAS profiling were conducted through nucleotide sequencing and fragment analysis. RESULTS: In 165 PWUCC, 22 (13.3%) tested positive for HCV RNA. Most of them had not had access to public health services (91.5%), and more than half (57.0%) reported living in unstable housing conditions. HCV subtypes 1a (27.3%), 1b (40.9%), and 3a (31.8%) were detected. Evidence of resistance associated with DAAs, such as daclatasvir and dasabuvir, was detected in five PWUCC with HCV (22.7%). CONCLUSIONS: The high prevalence of HCV infection, predominantly subtype 1b, and significant levels of resistance are very concerning. This demonstrates the urgent need for targeted public health interventions to expand access to testing, treatment, and effective antiviral therapy in this vulnerable population of the Brazilian Amazon.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».