Reasons for Nonattendance across the Hepatitis C Disease Course
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive qualitative study examined the patient, provider, and institutional factors contributing to nonattendance for hepatitis C (HCV) care throughout the disease course. Eighty-four patients and health and social care providers were interviewed. Thematic analysis of the data yielded 6 interrelated nonattendance themes: self-protection, determining the benefits, competing priorities, knowledge gaps, access to services, and restrictive policies. Factors within the themes varied with the disease course, type of provider/service, and patient context. Nonattendance could span months to years and most frequently began at diagnosis where providers either advised that followup was not necessary or did not recommend any followup. The way services were organized (low barrier access) and delivered (nonjudgmental approach) and higher HCV knowledge levels of patients and providers encouraged attendance. This is the first study to explore the reasons for nonattendance for HCV care throughout the disease course and validate them from multiple perspectives. There are missed opportunities for providers to encourage attendance throughout the disease course beginning at diagnosis. Interventions required include development of integrated health and social service delivery models; mechanisms to improve knowledge dissemination of the disease, its management, and treatment; and implementation of standardized followup protocols for liver disease monitoring in primary care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».