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Enregistrement W2338974774 · doi:10.1155/2016/8987976

Distribution of Hepatitis C Risk Factors and HCV Treatment Outcomes among Central Canadian Aboriginal

2016· article· en· W2338974774 sur OpenAlexafffundabout
Parmvir Parmar, Daniel J. Corsi, Curtis Cooper

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistribution (mathematics)Hepatitis CMedicineEnvironmental healthGeographyVirologyDemographySociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Aboriginal Canadians face many lifestyle risk factors for hepatitis C exposure. Methods. An analysis of Ottawa Hospital Viral Hepatitis Clinic (Ottawa, Canada) patients between January 2000 and August 2013 was performed. HCV infection risk factors and HCV treatment outcomes were assessed. Socioeconomic status markers were based on area-level indicators linked to postal codes using administrative databases. Results. 55 (2.8%) Aboriginal and 1923 (97.2%) non-Aboriginal patients were evaluated. Aboriginals were younger (45.6 versus 49.6 years, p < 0.01). The distribution of gender (63.6% versus 68.3% male), HIV coinfection (9.1% versus 8.1%), advanced fibrosis stage (29.2% versus 28.0%), and SVR (56.3% versus 58.9%) was similar between groups. Aboriginals had a higher number of HCV risk factors, (mean 4.2 versus 3.1, p < 0.001) with an odds ratio of 2.5 (95% confidence interval: 1.4-4.4) for having 4+ risk factors. This was not explained after adjustment for income, social deprivation, and poor housing. Aboriginal status was not related to SVR. Aboriginals interrupted therapy more often due to loss to follow-up, poor adherence, and substance abuse (25.0% versus 4.6%). Conclusion. Aboriginal Canadians have higher levels of HCV risk factors, even when adjusting for socioeconomic markers. Despite facing greater barriers to care, SVR rates were comparable with non-Aboriginals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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