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Enregistrement W2767575038 · doi:10.1002/jia2.25013

Disparities in direct acting antivirals uptake in <scp>HIV</scp>‐hepatitis C co‐infected populations in Canada

2017· article· en· W2767575038 sur OpenAlexafffundabout
Sahar Saeed, Erin Strumpf, Erica E. M. Moodie, Jim Young, Roy Nitulescu, Joseph Cox, Alexander Wong, Sharon Walmsely, Curtis Cooper, Marie‐Lousie Vachon, Valérie Martel‐Laferrière, Mark Hull, Brian Conway, Marina B. Klein

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensVancouver Infectious Diseases CentreCentre hospitalier de l'Université LavalUniversity of OttawaRegina Qu'Appelle Health RegionSt. Paul's HospitalHIV Legal NetworkUniversity Health NetworkCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésMedicineHepatitis CMen who have sex with menHazard ratioPopulationCohortInternal medicineIncidence (geometry)Human immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyDemographyEnvironmental healthConfidence intervalSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Direct acting antivirals (DAAs) have revolutionized hepatitis C (HCV) treatment with >90% cure rates even in real-world studies, giving hope that HCV can be eliminated. However, for DAAs to have a population-level impact on the burden of HCV disease, treatment uptake needs to be expanded. We investigated temporal trends in HCV treatment uptake and evaluated factors associated with second-generation DAA initiation and efficacy among key HIV-HCV co-infected populations in Canada. METHODS: The Canadian HIV-HCV Co-Infection Cohort Study prospectively follows 1699 participants from 18 centres. Among HCV RNA+ participants, we determined the incidence of HCV treatment initiation per year overall and by key populations between 2007 and 2015. Key populations were based on World Health Organization (WHO) guidelines including: people who actively inject drugs (PWID) (reporting injection drug use, last 6 months); Indigenous people; women and men who have sex with men (MSM). Multivariate Cox models were used to estimate adjusted hazard ratios (aHR) and 2-year probability of initiating second-generation DAAs for each of the key populations. RESULTS: Overall, HCV treatment initiation rates increased from 8 (95% CI, 6-11) /100 person-years in 2013 to 28 (95% CI, 23-33) /100 person-years in 2015. Among 911 HCV RNA + participants, there were 202 second-generation DAA initiations (93% with interferon-free regimens). After adjustment (aHR, 95% CI), active PWID (0.60, 0.38-0.94 compared to people not injecting drugs) and more generally, people with lower income (<$18 000 CAD/year) (0.50, 0.35, 0.71) were less likely to initiate treatment. Conversely, MSM were more likely to initiate 1.95 (1.33, 2.86) compared to heterosexual men. In our cohort, the population profile with the lowest 2-year probability of initiating DAAs was Indigenous, women who inject drugs (5%, 95% CI 3-8%). Not having any of these risk factors resulted in a 35% (95% CI 32-38%) probability of initiating DAA treatment. Sustained virologic response (SVR) rates were >82% in all key populations. CONCLUSION: While treatment uptake has increased with the availability of second-generation DAAs, marginalized populations, already engaged in care, are still failing to access treatment. Targeted strategies to address barriers are needed to avoid further health inequities and to maximize the public health impact of DAAs.

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)0,005
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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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