Early Successes in an Open Access, Provincially Funded Hepatitis C Treatment Program in Prince Edward Island
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The availability of curative hepatitis C therapies has created an opportunity to improve treatment delivery and access. Local providers, government, industry, and community groups in Prince Edward Island developed an innovative province-wide care model. Our goal was to describe the first year of program implementation. MATERIAL AND METHODS: Using a communitybased prospective observational study design, all chronic hepatitis C referrals received from April 2015 to April 2016 were recorded in a database. Primary analysis assessed the time from referral to assessment/treatment, as well as the number of referrals, assessments, and treatment initiations. Secondary objectives included: (1) treatment effectiveness using intention-to-treat analysis; and (2) patient treatment experience assessed using demographics, adverse events, and medication adherence. RESULTS: During the study period 242 referrals were received, 123 patients were seen for intake assessments, and 93 initiated direct-acting antiviral therapy based on medical need. This is compared to 4 treatment initiations in the previous 2 years. The median time from assessment to treatment initiation was 3 weeks. Eighty-two of 84 (97.6%, 95% CI 91.7 - 99.7%) patients for whom outcome data were available achieved sustained virologic response at 12 weeks post-treatment; 1 was lost to follow-up and 1 died from an unrelated event. In the voluntary registry, 39.7% of patients reported missed treatment doses. CONCLUSION: In conclusion, results from the first 12 months of this multi-phase hepatitis C elimination strategy demonstrate improved access to treatment, and high rates of safe engagement and cure for patients living with chronic hepatitis C genotype 1 infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».