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Enregistrement W1998667681 · doi:10.1371/journal.pone.0087564

A Descriptive Model of Patient Readiness, Motivators, and Hepatitis C Treatment Uptake among Australian Prisoners

2014· article· en· W1998667681 sur OpenAlexaff
Lorraine Yap, Susan Carruthers, Sandra Thompson, Wendy Cheng, Jocelyn Jones, Paul Simpson, Alun Richards, Hla‐Hla Thein, Paul Haber, Andrew R. Lloyd, Tony Butler

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésPrisonHepatitis CMedicineHepatitis C virusPopulationQualitative researchPsychiatryFamily medicineEnvironmental healthPsychologyVirologyVirusSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hepatitis C virus infection (HCV) has a significant global health burden with an estimated 2%-3% of the world's population infected, and more than 350,000 dying annually from HCV-related conditions including liver failure and liver cancer. Prisons potentially offer a relatively stable environment in which to commence treatment as they usually provide good access to health care providers, and are organised around routine and structure. Uptake of treatment of HCV, however, remains low in the community and in prisons. In this study, we explored factors affecting treatment uptake inside prisons and hypothesised that prisoners have unique issues influencing HCV treatment uptake as a consequence of their incarceration which are not experienced in other populations. METHOD AND FINDINGS: We undertook a qualitative study exploring prisoners' accounts of why they refused, deferred, delayed or discontinued HCV treatment in prison. Between 2010 and 2013, 116 Australian inmates were interviewed from prisons in New South Wales, Queensland, and Western Australia. Prisoners experienced many factors similar to those which influence treatment uptake of those living with HCV infection in the community. Incarceration, however, provides different circumstances of how these factors are experienced which need to be better understood if the number of prisoners receiving treatment is to be increased. We developed a descriptive model of patient readiness and motivators for HCV treatment inside prisons and discussed how we can improve treatment uptake among prisoners. CONCLUSION: This study identified a broad and unique range of challenges to treatment of HCV in prison. Some of these are likely to be diminished by improving treatment options and improved models of health care delivery. Other barriers relate to inmate understanding of their illness and stigmatisation by other inmates and custodial staff and generally appear less amenable to change although there is potential for peer-based education to address lack of knowledge and stigma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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