USE OF CROSS-SECTIONAL DATA TO ESTIMATE FORCE OF INFECTIONFOR HIV INFECTION AND HEPATITIS C - ABSENCE OF CONSTANT RISK


如何引用文章

全文:

详细

Injecting drug users (IDU) have high risk of acquisition of HIV and other blood-borne viruses, because they frequently share needles, syringes and other injecting paraphernalia. The article describes methodology of estimating force of infection for blood-borne diseases from data on prevalence and injection length. Based on results from 5429 IDU surveyed between 2006 and 2013 it was found that force of infection is at maximum during first months after starting injecting - 0,38 (95%CI=0,24 .. 0,51) for HIV infection and 1,03 (95%CI=0,61 .. 1,46) for hepatitis C. After that risk of infection significantly decrease but is not zero. Also basic reproductive rate by regions and periods of study was estimates. Importance of this approach for public health is demonstrated.

作者简介

A Barinova

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov; Hospital № 2, Medical - Sanitary Unit № 78 Federal Correction Service of Russia

S Plavinski

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

N Vingradova

Open Health Institute, Moscow, Russia

参考

  1. Покровский В. В., Ладная Н. Н., Соколова Е. В. и др. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 39. - Москва : Федеральный научно-методический центр по профилактике и борьбе со СПИДом, 2014. - С. 53.
  2. Баринова А. Н., Плавинский С. Л., Ерошина К. М., Кубасова К. А. Группы риска как основной источник заболеваемости инфекциями, передающимися половым путем (ИППП), в Российской Федерации // ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии. - 2012. - Т. 4. - № 4. - С. 97-102.
  3. Плавинский С. Л., Баринова А. Н., Разнатовский К. И. Сексуальное поведение, венерические болезни и гетеросексуальная эпидемия ВИЧ-инфекции - некоторые результаты математического моделирования // Российский семейный врач. - 2007. - № 3. - С. 30-37.
  4. Garnett G. P., Garcia-Calleja J. M., Rehle T., Gregson S. Behavioural data as an adjunct to HIV surveillance data // Sex Transm Infect. - 2006. - Vol. 82 Suppl 1. - P. 57-62.
  5. Diaz T., De Cock K., Brown T. et al. New strategies for HIV surveillance in resource-constrained settings: an overview // AIDS. - 2005. - Vol. 19 Suppl 2. - P. 1-8.
  6. Zaba B., Slaymaker E., Urassa M., Boerma J. T. The role of behavioral data in HIV surveillance // AIDS. - 2005. - Vol. 19 Suppl 2. - P. 39-52.
  7. Rehle T., Lazzari S., Dallabetta G., Asamoah-Odei E. Second-generation HIV surveillance: better data for decision-making // Bull. World Health Organ. - 2004. - Vol. 82. - № 2. - P. 121-127.
  8. Pisani E. Guidelines for second generation HIV surveillance: the next decade. - Geneva : WHO/UNAIDS, 2000. - 48 p.
  9. Calleja J. M. G., Pervilhac C. Initiating second generation HIV surveillance systems: practical guidelines. - Geneva : WHO/UNAIDS, 2002. - 28 p.
  10. McGarrigle C. A., Fenton K. A., Gill O. N. et al. Behavioural surveillance: the value of national coordination // Sex Transm Infect. - 2002. - Vol. 78. - № 6. - P. 398-405.
  11. Darke S. Self-report among injecting drug users: a review // Drug Alcohol Depend. - 1998. - Vol. 51. - № 3. - P. 253-263.
  12. Iguchi M. Y., Bux D. A. Reduced probability of HIV infection among crack cocaine-using injection drug users // Am J Public Health. - 1997. - Vol. 87. - № 6. - P. 1008-1012.
  13. Bluthenthal R. N., Do D. P., Finch B. et al. Community characteristics associated with HIV risk among injection drug users in the San Francisco Bay Area: a multilevel analysis // J Urban Health. - 2007. - Vol. 84. - № 5. - P. 653-666.
  14. Андерсон Р., Мэй Р. Инфекционные болезни человека. Динамика и контроль. / Под ред. Г. И. Марчука. - Москва : Мир, 2004. - 783 c.
  15. Hope V. D., Judd A., Hickman M. et al. HIV prevalence among injecting drug users in England and Wales 1990 to 2003: evidence for increased transmission in recent years // AIDS. - 2005. - Vol. 19. - № 11. - P. 1207-1214.
  16. Farrington C. P. Modelling forces of infection for measles, mumps and rubella // Stat Med. - 1990. - Vol. 9. - № 8. - P. 953-967.
  17. Sutton A. J., Gay N. J., Edmunds W. J. et al. Modelling the force of infection for hepatitis B and hepatitis C in injecting drug users in England and Wales // BMC Infect. Dis. - 2006. - Vol. 6. - P. 93.
  18. Плавинский С. Л., Баринова А. Н., Бобрик А. В. и др. Сексуальное поведение ВИЧ-инфицированных лиц группы риска. необходимость дальнейшего усиления профилактической работы // ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии. - 2009. - Т. 1. - № 1. - С. 102-108.
  19. Плавинский С. Л., Бобрик А. В., Баринова А. Н. и др. Эффективность программ снижения вреда для предотвращения распространения ВИЧ-инфекции в Российской Федерации // Российский семейный врач. - 2009. - Т. 13. - № 2. - С. 20-24.
  20. Hens N., Shkedy Z., Aerts M. et al. Modeling infectious disease parameters based on serological and social contact data: a modern statistical perspective. - New York : Springer Science + Business Media, 2012. - 300 p.
  21. Баринова А. Н., Плавинский С. Л. Использование модуляторов иммунного ответа при урогенитальном хламидиозе. математическое моделирование эпидемического процесса заболеваемости урогенитальным хламидиозом // Вестник дерматологии и венерологии. - 2010. - № 2. - С. 96-99.
  22. Hens N., Wienke A., Aerts M., Molenberghs G. The correlated and shared gamma frailty model for bivariate current status data: an illustration for cross-sectional serological data // Stat Med. - 2009. - Vol. 28. - № 22. - P. 2785-2800.
  23. Farrington C. P., Kanaan M. N., Gay N. J. Estimation of the basic reproduction number for infectious diseases from age-stratified serological survey data // Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics). - 2001. - Vol. 50. - № 3. - P. 251-292.
  24. Whitaker H. J., Farrington C. P. Estimation of infectious disease parameters from serological survey data: the impact of regular epidemics // Statistics in medicine. - 2004. - Vol. 23. - № 15. - P. 2429-2443.
  25. Heffernan J. M., Smith R. J., Wahl L. M. Perspectives on the basic reproductive ratio // J R Soc Interface. - 2005. - Vol. 2. - № 4. - P. 281-293.
  26. Sutton A. J., McDonald S. A., Palmateer N. et al. Estimating the variability in the risk of infection for hepatitis C in the Glasgow injecting drug user population // Epidemiol. Infect. - 2012. - Vol. 140. - № 12. - P. 2190-2198.
  27. Sutton A. J., Hope V. D., Mathei C. et al. A comparison between the force of infection estimates for blood-borne viruses in injecting drug user populations across the European Union: a modelling study // J. Viral Hepat. - 2008. - Vol. 15. - № 11. - P. 809-816.
  28. Platt L., Sutton A. J., Vickerman P. et al. Measuring risk of HIV and HCV among injecting drug users in the Russian Federation // Eur J Public Health. - 2009. - Vol. 19. - № 4. - P. 428-433.
  29. Vynnycky E., Fine P. E. The long-term dynamics of tuberculosis and other diseases with long serial intervals: implications of and for changing reproduction numbers // Epidemiol. Infect. - 1998. - Vol.121. - № 2. - P. 309-324.
  30. А. Н. Баринова С. Л. Плавинский К. М. Е. Инфекции, передающиеся половым путем в группах риска в России. - Санкт-Петербург : СПб ИОЗ, 2012. - 185 c.
  31. Kozlov A. P., Shaboltas A. V., Toussova O. V. et al. HIV incidence and factors associated with HIV acquisition among injection drug users in St Petersburg, Russia // AIDS. - 2006. - Vol. 20. - № 6. - P. 901-906.
  32. Niccolai L. M., Verevochkin S. V., Toussova O. V. et al. Estimates of HIV incidence among drug users in St. Petersburg, Russia: continued growth of a rapidly expanding epidemic // Eur J Public Health. - 2011. - Vol. 21. - P. 613-619.
  33. Hoffman I. F., Latkin C. A., Kukhareva P. V. et al. A peer-educator network HIV prevention intervention among injection drug users: results of a randomized controlled trial in St. Petersburg, Russia // AIDS Behav. - 2013. - Vol. 17. - № 7. - P. 2510-2520.

版权所有 © Barinova A.N., Plavinski S.L., Vingradova N.H., 2015

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

##common.cookie##