Hepatitis C Virus Disease Progression in People Who Inject Drugs: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most hepatitis C virus (HCV) infections in the United States occur following non-sterile injection drug use. However, the majority of people who inject drugs (PWID) with chronic HCV are not currently receiving care. OBJECTIVE: This paper presents our protocol for the systematic review and meta-analysis of data on the natural history of HCV among PWID and will inform modeling of the impact and cost-effectiveness of HCV management among this population. This study is conducted as part of the HCV Synthesis Project, which is funded to develop recommendations for HCV control strategies in the United States. METHODS: This protocol describes the methods used for a systematic review and meta-analysis of published and unpublished data on the natural history of HCV among PWID including viral clearance, fibrosis progression, and the incidence of compensated cirrhosis (CC), decompensated cirrhosis (DC), hepatocellular carcinoma (HCC), and liver-related mortality. RESULTS: Final results are anticipated by December 2016. CONCLUSIONS: Methods used for the synthesis of data on disease progression among HCV mono-infected PWID are presented. Data from the systematic review and meta-analysis will be used to inform simulations of the natural history of HCV and to model the effects of prevention and treatment strategies to reduce disease burden and the associated costs to society and individual patients.
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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 | 0,073 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,008 |
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 ».