Portraying Persons Who Inject Drugs Recently Infected with Hepatitis C Accessing Antiviral Treatment: A Cluster Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To empirically determine a categorization of people who inject drug (PWIDs) recently infected with hepatitis C virus (HCV), in order to identify profiles most likely associated with early HCV treatment uptake. Methods. The study population was composed of HIV-negative PWIDs with a documented recent HCV infection. Eligibility criteria included being 18 years old or over, and having injected drugs in the previous 6 months preceding the estimated date of HCV exposure. Participant classification was carried out using a TwoStep cluster analysis. Results. From September 2007 to December 2011, 76 participants were included in the study. 60 participants were eligible for HCV treatment. Twenty-one participants initiated HCV treatment. The cluster analysis yielded 4 classes: class 1: Lukewarm health seekers dismissing HCV treatment offer; class 2: multisubstance users willing to shake off the hell; class 3: PWIDs unlinked to health service use; class 4: health seeker PWIDs willing to reverse the fate. Conclusion. Profiles generated by our analysis suggest that prior health care utilization, a key element for treatment uptake, differs between older and younger PWIDs. Such profiles could inform the development of targeted strategies to improve health outcomes and reduce HCV infection among PWIDs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».