Has the Experience of Hepatitis C Diagnosis Improved Over the Last Decade? An Analysis of Canadian Women’s Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Background In Canada, incidents of new hepatitis C virus infections are rising among women aged 15-29 years and now comprise 60% of new infections among this age group. A negative diagnosis experience continues to be a problem affecting women living with hepatitis C virus. With new effective treatments, nurses will have more involvement in hepatitis C virus care and diagnosis, which is a critical time to facilitate appropriate education and management. Purpose This study explored Canadian women's experience of hepatitis C virus diagnosis in order to develop recommendations to improve care at the point of diagnosis. Methods Purposive sampling was used to recruit and interview 25 women. Using narrative inquiry, we examined Canadian women's experience of hepatitis C virus diagnosis. Results Women's diagnosis experiences were shaped by the context of diagnosis, factors prompting the testing, the testing provider, and information/education received. The context of diagnosis foreshadowed how prepared women were for their results, and the absence of accurate information magnified the psychological distress that can follow an hepatitis C virus diagnosis. Conclusion Our findings provide a compelling case for a proactive nursing response, which will improve women's experiences of hepatitis C virus diagnosis and, in turn, enhance women's access to hepatitis C virus care and other healthcare services.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».