Personal risk networks and the molecular epidemiology of Hepatitis C amongst injection drug users in Winnipeg
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite prevention programs, HCV is still on the rise within the injection dmg use population (IDU).In this, Phase II of the Winnipeg Socìal Network Injection Drug Use study (Wiruipeg SNS IDU), individual data and social network data as well as molecular data r.vere used to examine transmission of hepatitis C. Methods: A public health nurse collected interview data and blood samples from 435 consenting individuals in Winnipeg, who used drugs intravenously during the 6 months preceding the interview date.Blood samples were tested for the presence of antibodies against HCV, and positive specimens were genotyped.Logistic regression analyses were used to correlate data with HCV genotype.Association indices were used to determine the degree of segregation of sequences between study participants, based on key characteristics.Results: Prevalence of HCV in the study population was 54.4o/o.The genotypes circulating in this population were 1a (82,.59.)yo),3a (47,33.8%),2a(3,2.2o/o),2b(2, 1.4%), lb (5, 3.6%).At the multivariate level, HCV genotype 3a was associated with younger age and injecting on the street, when compared to genotype 1a.Moderate segregation of sequences \Ã/as seen for those individuals who had injected in hotels and/or public washrooms, had moved to V/innipeg in the past year andlor had participated in the sextrade.Conclusions: The findings suggest distinct networks of HCV transmission exist in the study population, such that more intra-network connectivity than inter-network connectivity is present.Targeted prevention and treatment strategies should be used in the local IDU population, as some public health messages may not readily diffuse to all groups.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».