Highlights of the Fourth Canadian Symposium on Hepatitis C: Moving towards a National Action Plan
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) affects at least 268,000 Canadians and causes greater disease burden than any other infectious disease in the country. The Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and the Public Health Agency of Canada (PHAC) have identified HCV-related liver disease as a priority. In 2015, the release of well-tolerated, short course treatments (~12 weeks) able to cure the majority of treated HCV patients revolutionized HCV therapy. However, treatment is extremely costly and puts a significant burden on the Canadian healthcare system. Thus, managing treatment costs and improving treatment engagement in those most in need will be a key challenge. Diagnosis and treatment uptake are currently poor in Canada due to financial, geographical, cultural, and social barriers. The United States, Australia, and Scotland all have National Action Plans to prevent, diagnose, and treat HCV in order to efficiently reduce the burden and costs associated with HCV-related liver disease. The theme of the 4th annual symposium held on Feb 27, 2015, "Strategies to Manage HCV Infection in Canada: Moving towards a National Action Plan," was aimed at identifying strategies to maximize the impact of highly effective therapies to reduce HCV disease burden and ultimately eliminate HCV in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».