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Enregistrement W1505220350 · doi:10.1111/jvh.12415

Effect of treatment willingness on specialist assessment and treatment uptake for hepatitis C virus infection among people who use drugs: the <scp>ETHOS</scp> study

2015· article· en· W1505220350 sur OpenAlexaff
Maryam Alavi, Michelle Micallef, Emmanuel Fortier, Adrian Dunlop, Annie C. Balcomb, Carolyn Day, Carla Treloar, Nicky Bath, Paul Haber, Gregory J. Dore, Jason Grebely

Notice bibliographique

RevueJournal of Viral Hepatitis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilDepartment of Health and Ageing, Australian GovernmentNSW Ministry of HealthAustralian Government
Mots-clésMedicineHepatitis C virusLogistic regressionHepatitis CInternal medicineCohortObservational studyFamily medicineImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among people who inject drugs (PWID) with chronic HCV, the association between HCV treatment willingness and intent, and HCV specialist assessment and treatment were evaluated. The Enhancing Treatment for Hepatitis C in Opioid Substitution Settings (ETHOS) is a prospective observational cohort. Recruitment was through six opioid substitution treatment clinics, two community health centres and one Aboriginal community controlled health organisation in Australia. Analyses were performed using logistic regression. Among 415 participants (mean age 41 years, 71% male), 67% were 'definitely willing' to receive HCV treatment and 70% reported plans to initiate therapy 12 months postenrolment. Those definitely willing to receive HCV treatment were more likely to undergo specialist assessment (64% vs 32%, P < 0.001) and initiate therapy (36% vs 9%, P < 0.001), compared to those with lower treatment willingness. Those with early HCV treatment plans were more likely to undergo specialist assessment (65% vs 27%, P < 0.001) and initiate therapy (36% vs 5%, P < 0.001), compared to those without early plans. In adjusted analyses, HCV treatment willingness independently predicted specialist assessment (aOR 3.06, 95% CI 1.90, 4.94) and treatment uptake (aOR 4.33, 95% CI 2.14, 8.76). In adjusted analysis, having early HCV treatment plans independently predicted specialist assessment (aOR 4.38, 95% CI 2.63, 7.29) and treatment uptake (aOR 9.79, 95% CI 3.70, 25.93). HCV treatment willingness was high and predicted specialist assessment and treatment. Strategies for enhanced HCV care should be developed with an initial focus on people willing to receive treatment and to increase treatment willingness among those less willing.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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