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Enregistrement W2753851907 · doi:10.21767/2471-9706.100017

Analysis of Adherence to AllOral HCV Therapy in a Cohort of People who Inject Drugs (PWID)

2017· article· en· W2753851907 sur OpenAlexaffabout
R Shahi, Ghazaleh Kiani, Arshia Alimohammadi, Tyler Raycraft, Arpreet Singh, Brian Conway

Notice bibliographique

RevueJournal of Hepatitis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensVancouver Infectious Diseases Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePillCohortClinical trialPopulationHepatitis CHuman immunodeficiency virus (HIV)Cohort studyFamily medicineIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of prevalent and incident cases of HCV infection in Canada occur among people who inject drugs (PWID). The benefits of more effective and better tolerated all-oral regimens will only be achieved with proper strategies to ensure adherence in this population. We hypothesize that the provision of treatment within a multidisciplinary centre attending to all health care needs will maximize the likelihood of achieving this goal. Within a cohort of 87 patients receiving all oral HCV therapy over a median of 12 weeks, 1135/1150 (98.7%) scheduled weekly appointments were attended, with pill counts reflecting over 90% adherence to therapy. In this model of care, adherence to HCV therapy among PWID met or exceeded the standard established in clinical trials. These data directly address one of the major concerns about increasing availability of HCV treatment among PWID and lend further support to the expansion of such programs in clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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