Shift in disparities in hepatitis C treatment from interferon to <scp>DAA</scp> era: A population‐based cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the shift in the characteristics of people who received interferon-based hepatitis C virus (HCV) treatments and those who received recently introduced direct-acting antivirals (DAAs) in British Columbia (BC), Canada. The BC Hepatitis Testers Cohort includes 1.5 million individuals tested for HCV or HIV, or reported cases of hepatitis B and active tuberculosis in BC from 1990 to 2013 linked to medical visits, hospitalization, cancer, prescription drugs and mortality data. This analysis included all patients who filled at least one prescription for HCV treatment until 31 July 2015. HCV treatments were classified as older interferon-based treatments including pegylated interferon/ribavirin (PegIFN/RBV) with/without boceprevir or telaprevir, DAAs with RBV or PegIFN/RBV, and newer interferon-free DAAs. Of 11 886 people treated for HCV between 2000 and 2015, 1164 (9.8%) received interferon-free DAAs (ledipasvir/sofosbuvir: n=1075; 92.4%), while 452 (3.8%) received a combination of DAAs and RBV or PegIFN/RBV. Compared to those receiving interferon-based treatment, people with HIV co-infection (adjusted odds ratio [aOR]: 2.96, 95% CI: 2.31-3.81), cirrhosis (aOR: 1.77, 95% CI: 1.45-2.15), decompensated cirrhosis (aOR: 1.72, 95% CI: 1.31-2.28), diabetes (aOR: 1.30, 95% CI: 1.10-1.54), a history of injection drug use (aOR: 1.34, 95% CI: 1.09-1.65) and opioid substitution therapy (aOR: 1.30, 95% CI: 1.01-1.67) were more likely to receive interferon-free DAAs. Socio-economically marginalized individuals were significantly less likely (most deprived vs most privileged: aOR: 0.71, 95% CI: 0.58-0.87) to receive DAAs. In conclusion, there is a shift in prescription of new HCV treatments to previously excluded groups (eg HIV-co-infected), although gaps remain for the socio-economically marginalized populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle