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Enregistrement W7105105662 · doi:10.71781/29933

Variations temporelles de l’injection de drogues et association avec le risque d’infection par le virus de l’hépatite C

2021· dissertation· fr· W7105105662 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical screeningHepacivirusRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La majorité des personnes utilisatrices de drogues par injection (PUDI) contracteront le virus de l’hépatite C (VHC), les mettant à risque accru de complications hépatiques graves et parfois mortelles. Les comportements les plus risqués pour l’acquisition du VHC incluent le partage de matériel d’injection et l’injection à haute fréquence. Un facteur jusqu’ici négligé dans l’évaluation du risque de VHC est l’aspect dynamique de l’injection, c.-à-d. la manière dont elle varie dans le temps, incluant l’effet des périodes sans injection et celui des changements dans la fréquence d’injection. On reconnaît également l’effet délétère que l’instabilité résidentielle peut avoir sur le risque de VHC, bien que les mécanismes sous-jacents soient mal compris. Cette thèse s’intéresse à l’effet des variations temporelles de l’injection sur le risque de VHC, et à la manière dont la fréquence d’injection évolue en concomitance avec les conditions résidentielles dans le temps, afin d’aider au développement de nouvelles stratégies de prévention du VHC. Les données ont été recueillies entre mars 2011 et juin 2016 dans la Hepatitis Cohort, une cohorte de PUDI suivies trimestriellement à Montréal, au Québec. Une première analyse a évalué l’effet des périodes sans injection de trois mois ou moins sur le risque de VHC sur 916 personnes-années de suivi, par régression de Cox (N=372). Celle-ci suggère que les PUDI présentant des périodes sans injection courtes (3/3 mois sans injection) et sporadiques (1/3 ou 2/3 mois sans injection) sont respectivement 76% et 44% moins à risque de VHC que celles s’injectant de manière persistante (0/3 mois sans injection). Une deuxième analyse a utilisé la modélisation de trajectoires fondée sur le groupement pour identifier cinq types distincts de trajectoires de fréquence d’injection suivies sur une année, lesquels ont ensuite été comparés en termes d’incidence du VHC sur des périodes de suivi allant de 71 à 355 personnes-années (N=386). Les résultats suggèrent que les PUDI dont la fréquence reste élevée (injection fréquente) ou change dans le temps (croissante, décroissante) sont à plus haut risque de VHC que celles s’injectant à basse fréquence (sporadique, peu fréquente). Une dernière analyse a identifié trois types de trajectoires de stabilité résidentielle suivies sur un an (persistance, déclin, amélioration; N=386), lesquels ont été évalués en association avec les trajectoires de fréquence d’injection suivies simultanément. Les résultats suggèrent qu’il existe un lien entre l’amélioration des conditions résidentielles et la diminution de la fréquence d’injection, mais aussi que la probabilité d’injection à fréquence croissante est plus élevée chez les PUDI maintenant des conditions résidentielles stables que celles chez qui elles s’améliorent. Collectivement, les résultats ont de nombreuses implications en termes de prévention du VHC. Cliniquement, l’instabilité de la fréquence d’injection semble être un facteur de risque à monitorer régulièrement. En termes de santé publique, les interventions favorisant l’engagement dans des périodes sans injection ou le maintien d’une basse fréquence d’injection pourraient être prometteuses. Enfin, les stratégies visant l’amélioration des conditions résidentielles pourraient éventuellement aider les PUDI à réduire leur fréquence d’injection, mais être insuffisantes pour maintenir celle-ci à basse fréquence une fois la stabilité atteinte.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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