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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».