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


Cite item

Full Text

Abstract

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.

About the authors

A N Barinova

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

S L Plavinski

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

N H Vingradova

Open Health Institute, Moscow, Russia

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2015 Barinova A.N., Plavinski S.L., Vingradova N.H.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».