Current Approaches to HCV Infection in Current and Former Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
Injection drug use (IDU) accounts for 75% of incident cases of hepatitis C virus (HCV) infection in the developed world. Of those infected with HCV, up to 80% will go on to develop chronic disease. Intervention with effective treatment in eligible subjects will limit the impact of the long-term consequences of infection. The use of combination therapy with pegylated interferon and ribavirin may lead to a cure in up to 80% of treated individuals who carry genotype 2 or 3 isolates. Such individuals account for up to 45% of certain cohorts, such as in the inner city of Vancouver. Historically, many IDUs have not received treatment for HCV infection even if it were medically indicated. Recent data (including our own) suggest that, in the right context, response rates similar to those reported in clinical trials of HCV therapy can be achieved in IDUs, even with ongoing drug use. This is all the more important given that prior infection may protect against re-infection even in the presence of ongoing risk behaviors for HCV transmission. The keys to a successful program appear to be appropriate patient selection as well as the delivery of care within an appropriate setting, preferably with a multidisciplinary team in a way that addresses the issue of addiction and other conditions simultaneously. The development of such programs may be quite complex, but the ultimate benefit (for the treated population and for society as a whole) is certainly worth the effort.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».