Management of HCV and HIV infections among people who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Despite a high burden of hepatitis C virus (HCV) and HIV infection among IDUs and the advent of effective therapies, assessment and treatment remain limited. The current review focuses on the management of HCV and HIV among IDUs, focusing particularly on recent strategies to enhance assessment, uptake and response to HCV and HIV treatment. RECENT FINDINGS: There are compelling data demonstrating that with the appropriate programs, treatment for HIV and HCV among IDUs is successful. However, assessment and treatment for HCV and HIV lags far behind the numbers of IDUs who could benefit from therapy, related to systems, provider and patient-related barriers to care. Strategies for enhancing assessment and treatment for HCV and HIV have been developed, including novel models integrating HCV/HIV care within existing community-based and drug and alcohol clinics, innovative methods for education delivery (including peer-support models) and directly observed therapy. SUMMARY: As we move forward, research must move beyond demonstrating that HCV and HIV infections can be successfully treated among IDUs. There is clear evidence that this is both feasible and effective. Novel strategies to enhance assessment, uptake and response to treatment should be evaluated among IDUs to elucidate mechanisms to enhance care for this underserved population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».