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Enregistrement W2791422388 · doi:10.1093/jcag/gwy008.164

A163 DIRECT ACTING ANTIVIRAL UPTAKE DISPARITIES IN HIV-HEPATITIS C CO-INFECTED POPULATIONS IN CANADA

2018· article· en· W2791422388 sur OpenAlexaffabout
Sahar Saeed, Erin Strumpf, Sharon Walmsley, C. Cooper, Brian Conway, Valérie Martel Laferrière, Neora Pick, Alexander Wong, Marina B. Klein

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreRegina Qu'Appelle Health RegionVancouver Infectious Diseases CentreMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalGeneral Dynamics (Canada)University Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSimeprevirLedipasvirHepatitis CMen who have sex with menSofosbuvirRibavirinInternal medicineHazard ratioPopulationCohortHepatitis C virusVirologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Confidence intervalEnvironmental healthVirusSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct acting antivirals (DAAs) have revolutionized hepatitis C (HCV) treatment with nearly 100% cure rates even in real-world studies, giving hope that HCV can be eliminated. Historically, HCV treatment initiation rates have been low, particularly among people who inject drugs (PWID) an important group to target if the goal is to reduce incident HCV infections. In a publically funded health care setting, we investigated DAA treatment uptake disparities among HIV-HCV co-infected key populations. The Canadian Co-Infection Cohort Study prospectively follows 1625 HIV/HCV co-infected participants from 19 centers, representing approximately a quarter of the total Canadian co-infected population in care. Among HCV RNA+ participants, we determined the incidence of HCV treatment initiation per year and stratified by different risk profiles (Aboriginals, women, PWID and men who have sex with men (MSM)). Multivariate Cox models were used to estimate adjusted hazard ratios (aHR) for DAA initiation accounting for age, sex, Aboriginal status, active (within 6 months) and past PWID, MSM, alcohol use, advanced fibrosis, HCV genotype, undetectable HIV RNA, province and income (a priori predictors of treatment initiation). Overall, HCV treatment initiations rose more than four times between 2013 and 2015, from 6 (95% CI: 5- 9) to 24 (95% CI: 20–29) per 100 person-years. After stratifying initiation by risk profiles, uptake was markedly lower among Aboriginals, women and active PWID. Among 854 HCV RNA+ participants, 195 initiated DAAs [128=ledipasvir/sofosbuvir (SOF); 28=SOF/ribavirin; 19=SOF/simeprevir; 13=SOF/ribavirin/interferon; 7=other all-oral regimens]. After adjustment (aHR, 95% CI), Aboriginals (0.56, 0.34–0.94), active PWID (0.54, 0.36–0.84) remained less likely to initiate HCV treatment. Women and past PWID tended to have lower treatment rates (0.80, 0.55, 1.15) and 0.73 (0.53, 1.02). Conversely, MSM were more likely to initiate DAAs (1.89, 1.41- 2.46). SVR rates were high in all sub-groups regardless of uptake: 100% in women and Aboriginals, 95% in active PWID and 91% in MSM compared to 93% for the cohort overall. Treatment uptake has increased dramatically with the availability of all oral DAAs, but marginalized populations are still failing to access treatment. Barriers to treating these subgroups, who can obtain high SVR rates, need to be addressed if DAAs are to impact HCV incidence and the overall burden of chronic liver disease. CIHRCanHepC, FRQS

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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