Understanding real-world adherence in the directly acting antiviral era: A prospective evaluation of adherence among people with a history of drug use at a community-based program in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Direct acting antiviral (DAA) treatments for Hepatitis C (HCV) are now widely available with sustained virologic response (SVR) rates of >90%. A major predictor of response to DAAs is adherence, yet few real-world studies evaluating adherence among marginalized people who use drugs and/or alcohol exist. This study evaluates patterns and factors associated with non-adherence among marginalized people with a history of drug use who were receiving care through a primary care, community-based HCV treatment program where opiate substitution is not offered on-site. METHODS: Prospective evaluation of chronic HCV patients initiating DAA treatment. Self-report medication adherence questionnaires were completed weekly. Pre/post treatment questionnaires examined socio-demographics, program engagement and substance use. Missing adherence data was counted as a missed dose. RESULTS: Of the 74 participants, who initiated treatment, 76% were male, the average age was 54 years, 69% reported income from disability benefits, 30% did not have stable housing and only 24% received opiate substitution therapy. Substance use was common in the month prior to treatment initiation with, 11% reported injection drug use, 30% reported non-injection drug use and 18% moderate to heavy alcohol use. The majority (85%) were treatment naïve, with 76% receiving sofosbuvir/ledipasvir (8-24 weeks) and 22% Sofosbuvir/Ribarvin (12-24 weeks). The intention to treat proportion with SVR12 was 87% (60/69). In a modified ITT analysis (excluding those with undetectable RNA at end of treatment), 91% (60/66) achieved SVR12. Overall, 89% of treatment weeks had no missed doses. 41% of participants had at least one missed dose. In multivariate analysis the only factor independently associated with weeks with missed doses was moderate to heavy alcohol use (p=0.05). CONCLUSION: This study demonstrates that strong adherence and SVR with DAAs is achievable, with appropriate supports, even in the context of substance use, and complex health/social issues.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».