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本文省略了以下參考文獻:

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25.艾弗森J Wand H Gonnermann Aet al。1998-2008年澳大利亞注射吸毒者丙型肝炎抗體流行率和危險行為的性別差異。國際禁毒政策2010;21: 471 - 76。

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稿件中的參考文獻應相應地重新編號。

“引言”，第四段應改為:

在新的預測算法的發展中”:(1)使用常規可用和最小侵入性變量和(2)估計並發風險因素對“^20.丙肝病毒患病率。“我們不知道有任何研究”^20.迄今為止，“已經量化了並發風險因素對癌症的累積影響”^20.收購……”

第二段的“研究人口”應改為:

“一種改良的第三代酶免疫分析法(Abbott丙型肝炎3.0，芝加哥，IL，美國)被用於檢測HCV抗體。計算了一個修改的光密度截斷值，以捕獲大於95%的血清陰性人群。如果在初始和後續檢測中光密度與截止比大於或等於1，則認為標本HCV抗體陽性”。²⁵

“統計分析”第三段應改為:

“我們使用描述性統計來根據抗體HCV血清狀態來描述各組:連續變量的平均值和標準偏差(SD)，分類變量的百分比。”²⁶利用邏輯回歸建立基於開發數據集的預測模型。我們使用了相關分析中所有非缺失的觀測數據，因為隻有一小部分觀測數據存在缺失(除了變量“監禁史”)。”²⁶

“篩選分數的推導”，第一段，應該是:

“使用開發數據集(n = 10662)，我們在初始模型中包含了已知與HCV抗體血清陽性相關的全麵預測因子列表”。²⁶“具體來說，我們包括了表1中列出的所有變量的主要影響。”²⁶

我們首先分析了自變量和疾病之間的單變量關係。²⁷丙肝病毒血清陽性。通過逆向消元得到最終的多元“模型”，其中P值最大的因子為“’”。^20日,27日

然後我們“通過四舍五入所有回歸係數創建了一個加權評分係統”²⁶直到最接近的整數(即“大於”的最小整數)²⁷估計)。“這種方法是基於β係數(或優勢比的對數)，而不是優勢比，後者隻會受到少數幾個因素的過度影響。”²⁷一旦定義了最終的模型，我們就為每個變量創建整數權重。我們通過將模型係數乘以10來計算這些權重。使用風險函數中的四舍五入權重，我們估計了參與者特異性的“²⁷HCV血清陽性的概率，並描述了“基於概率分布分界點的風險程度”。^20日,27日

第二段的“橫向內部驗證”應改為:

“我們使用橫斷麵數據集來檢查新的篩查評分的敏感性和穩健性。我們計算了標準驗證措施:抗體HCV血清陽性標本的比例、敏感性、特異性、陽性似然和陰性似然比以及受試者工作特征曲線(AUC)下的麵積”作為判別統計量。我們還根據開發和驗證的總分評估了不同切點的診斷特征。”²⁶

“前瞻性外部驗證”，第一段，應該這樣寫:

“利用風險函數中的Cox回歸係數，估計了參與者HIV血清轉換的特定概率。然後建立了基於概率分布的截斷點來表征不同風險程度的規則。我們還評估了診斷特征，並描述了“基於概率分布分界點的不同程度的風險”。^20.

第二段的“結果”應改為:

“表2給出了最終的多元邏輯回歸模型，該模型是根據各年齡組的發展數據集得出的。”²⁶

“……多個類別”以捕捉風險梯度，而其他風險因素是二元的。²⁶

第二段的“討論”應改為:

“目前的HCV診斷和未來未發生的HCV事件，在該工具的前瞻性驗證中顯示，預測HCV事件的風險因素具有很強的一致性。”²⁶因此，“我們希望我們模型中的同一組風險因素在預測未來中發揮重要作用。”²⁶……”

第5段的“討論”應改為:

“風險計算方法已被廣泛用於公共衛生和臨床護理的決策，甚至被提議作為某些疾病診斷的替代方法。”^26日,33我們的風險計算基於一種統計方法，該方法為精心挑選的預測因素提供了係統的評分係統，不僅以數值和科學證據為指導，還以可行性觀點為指導。²⁶我們“選擇分類變量”²⁶該報告強調了“激勵高危人群接受篩查或改變行為的重要風險因素”。這些因素的組合可能解釋了我們的“²⁶評分工具”。

第6段的“討論”應改為:

“理想的風險評估方法或預測模型應該來自具有代表性的大樣本”。²⁶

第七段的“討論”應改為:

“風險因素篩查和識別可以讓患者了解注射毒品使用和共用針頭的風險。丙型肝炎病毒的適當檢測和診斷可以對患者進行治療評估，並接受有關“³⁶丙肝病毒預防。“除了醫生教育，還必須開展患者教育活動，以提高患者對醫生提出的檢測建議的依從性。”³⁶