Predictors of liver-related death among people who inject drugs in Vancouver, Canada : a 15-year prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction While HIV/AIDS remains an important cause of death among people who inject drugs (PWID), the potential mortality burden attributable to hepatitis C virus (HCV) infection among this population is of increasing concern. Therefore, we sought to identify trends in and predictors of liver-related mortality among PWID. Methods Data were derived from prospective cohorts of PWID in Vancouver, Canada, between 1996 and 2011. Cohort data were linked to the provincial vital statistics database to ascertain mortality rates and causes of death. Multivariate Cox proportional hazards regression was used to examine the relationship between HCV infection and time to liver-related death. A sub-analysis examined the effect of HIV/HCV co-infection. Results and discussion In total, 2,279 PWID participated in this study, with 1,921 (84.3%) having seroconverted to anti-HCV prior to baseline assessments and 124 (5.4%) during follow-up. The liver-related mortality rate was 2.1 (95% confidence interval [CI]: 1.5–3.0) deaths per 1,000 person-years and was stable over time. In multivariate analyses, HCV seropositivity was not significantly associated with liver-related mortality (adjusted relative hazard [ARH]: 0.45; 95% CI: 0.15–1.37), but HIV seropositivity was (ARH: 2.67; 95% CI: 1.27–5.63). In sub-analysis, HIV/HCV co-infection had a 2.53 (95% CI: 1.18–5.46) times hazard of liver-related death compared with HCV mono-infection. Conclusions In this study, HCV seropositivity did not predict liver-related mortality while HIV seropositivity did. The findings highlight the critical role of HIV mono- and co-infection rather than HCV infection in contributing to liver-related mortality among PWID in this setting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».