Determinants of Antiviral Treatment Initiation in a Hepatitis C-infected Population Benefiting from Universal Health Care Coverage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: In view of increasing therapeutic efficacy, the delivery of hepatitis C virus (HCV) antiviral treatment is expected to increase. Yet practical experience reveals a low rate of treatment, particularly among intravenous drug users. The aim of the present study was to examine the prevalence of HCV treatment and identify factors associated with HCV treatment in a population of patients evaluated in an academic hepatology outpatient clinic between 2001 and 2002. PATIENTS AND METHODS: The charts of HCV-infected patients who attended the outpatient clinic of the liver division between January 2001 and December 2002 were retrospectively reviewed. Regression analyses were conducted to compare patients according to HCV treatment initiation. RESULTS: Of 378 eligible patients (past intravenous drug users 61%), 143 (38%) initiated antiviral treatment. Enrolment in a methadone maintenance program and a strong willingness to get treatment were independently associated with treatment initiation, while current intravenous drug use, alcoholic liver damage on biopsy, precarious housing arrangements and personality disorders were negatively associated with treatment initiation. Among patients who were offered treatment, 40% refused (they did not differ from the treated group for past or current substance abuse). CONCLUSIONS: Only 38% of eligible patients initiated treatment; treatment refusal was very common. The results of the present study showed that a significant barrier to therapy involved patient perceptions.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».