Visits to primary care physicians among persons who inject drugs at high risk of hepatitis <scp>C</scp> virus infection: room for improvement
Notice bibliographique
Résumé
The role of primary care physicians (PCP) in hepatitis C virus (HCV) prevention is increasingly emphasized. Yet, little is known about the patterns of contacts with PCP among persons who inject drugs (PWID). We sought to assess the 6-month prevalence of PCP visiting among PWID at risk of HCV infection and to explore the associated factors. Baseline data were collected from HCV-seronegative PWID recruited in HEPCO, an observational Hepatitis Cohort study (2004-2011) in Montreal, Canada. An interviewer-administered questionnaire elicited information on socio-demographic factors, drug use patterns and healthcare services utilization. Blood samples were tested for HCV antibodies. Using the Gelberg-Andersen Behavioral Model, hierarchical logistic regression analyses were conducted to identify predisposing, need and enabling factors associated with PCP visiting. Of the 349 participants (mean age = 34; 80.8% male), 32.1% reported visiting a PCP. In the multivariate model, among predisposing factors, male gender [adjusted odds ratio (AOR) = 0.45 (0.25-0.83)], chronic homelessness [AOR = 0.08 (0.01-0.67)], cocaine injection [AOR = 0.46 (0.28-0.76)] and reporting greater illegal or semi-legal income [AOR = 0.48 (0.27-0.85)] were negatively associated with PCP visits. Markers of need were not associated with the outcome. Among enabling factors, contact with street nurses [AOR = 3.86 (1.49-9.90)] and food banks [AOR = 2.01 (1.20-3.37)] was positively associated with PCP visiting. Only one third of participating PWID reported a recent visit to a PCP. While a host of predisposing factors seems to hamper timely contacts with PCP among high-risk PWID, community-based support services may play an important role in initiating dialogue with primary healthcare services in this 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».