Optimizing assessment and treatment for hepatitis C virus infection in illicit drug users: a novel model incorporating multidisciplinary care and peer support
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated assessment and treatment for hepatitis C virus (HCV) among illicit drug users accepting referral to a weekly HCV peer-support group at a multidisciplinary community health centre. METHODS: From March 2005 to 2008, HCV-infected individuals were referred to a weekly peer-support group and assessed for HCV infection. A retrospective chart review of outcomes 3 years after the initiation of the group was conducted (including HCV assessment and treatment). RESULTS: Two hundred and four HCV antibody-positive illicit drug users accepted referral to a weekly HCV peer-support group. Assessment for HCV occurred in 53% of patients(n= 109), with 13% (n= 14) having initiated or completed treatment for HCV infection before attending the support group, evaluation ongoing in 10% (n= 11) and treatment deferred/not indicated in 25% (n= 27). The major reasons for HCV treatment deferral included early disease (30%),drug dependence (37%), other medical (11%) or psychiatric comorbidities (4%). Sixty-eight percent of those deferred for reasons other than early liver disease showed multiple reasons for treatment deferral. The first 4 weeks of support group attendance predicted successful HCV assessment (odds ratio: 6.03, 95% confidence interval:3.27-11.12, P < 0.001). Overall, 28% (n= 57) received treatment. Among individuals having completed pegylated-interferon and ribavirin therapy with appropriate follow-up (n =19), the rate of sustained virologic response was 63% (12/19), despite illicit drug use in 53%. CONCLUSION: A high proportion of illicit drug users accepting referral to a weekly HCV peer-support group at a multidisciplinary health centre were assessed and treated for HCV infection. Peer support coupled with multidisciplinary care is an effective strategy for engaging illicit drug users in HCV care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».