The 5th Canadian Symposium on Hepatitis C Virus: We Are Not Done Yet—Remaining Challenges in Hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) affects approximately 268,000 Canadians and results in more years of life lost than any other infectious disease in the country. Both the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and the Public Health Agency of Canada (PHAC) have identified HCV-related liver disease as a priority and supported the establishment of a National Hepatitis C Research Network. In 2015, the introduction of new interferon- (IFN-) free therapies with high cure rates (>90%) and few side effects revolutionized HCV therapy. However, a considerable proportion of the population remains undiagnosed and treatment uptake remains low in Canada due to financial, geographical, cultural, and social barriers. Comprehensive prevention strategies, including enhanced harm reduction, broader screening, widespread treatment, and vaccine development, are far from being realized. The theme of the 2016 symposium, "We're not done yet: remaining challenges in Hepatitis C," was focused on identifying strategies to enhance prevention, diagnosis, and treatment of HCV to reduce 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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».