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Enregistrement W2797306124 · doi:10.1002/jia2.25051

Linkage and retention in <scp>HCV</scp> care for <scp>HIV</scp>‐infected populations: early data from the <scp>DAA</scp> era

2018· article· en· W2797306124 sur OpenAlexafffund
Rachel Sacks‐Davis, Joseph Doyle, Andri Rauch, Charles Béguelin, Alisa Pedrana, Gail Matthews, Maria Prins, Marc van der Valk, Marina B. Klein, Sahar Saeed, Karine Lacombe, Nikoloz Chkhartishvili, Frederick L. Altice, Margaret Hellard

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMerck Sharp and DohmeJohnson and JohnsonAgence Nationale de Recherches sur le Sida et les Hépatites ViralesCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health ResearchAbbVieMeso Scale DiagnosticsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungGilead SciencesRocheBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Human immunodeficiency virus (HIV)PopulationImmunologyHepatitis CVirologyFamily medicineEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is currently no published data on the effectiveness of DAA treatment for elimination of HCV infection in HIV-infected populations at a population level. However, a number of relevant studies and initiatives are emerging. This research aims to report cascade of care data for emerging HCV elimination initiatives and studies that are currently being evaluated in HIV/HCV co-infected populations in the context of implementation science theory. METHODS: HCV elimination initiatives and studies in HIV co-infected populations that are currently underway were identified. Context, intervention characteristics and cascade of care data were synthesized in the context of implementation science frameworks. RESULTS: Seven HCV elimination initiatives and studies were identified in HIV co-infected populations, mainly operating in high-income countries. Four were focused mainly on HCV elimination in HIV-infected gay and bisexual men (GBM), and three included a combination of people who inject drugs (PWID), GBM and other HIV-infected populations. None were evaluating treatment delivery in incarcerated populations. Overall, HCV RNA was detected in 4894 HIV-infected participants (range within studies: 297 to 994): 48% of these initiated HCV treatment (range: 21% to 85%; within studies from a period where DAAs were broadly available the total is 57%, range: 36% to 74%). Among studies with treatment completion data, 96% of 1109 initiating treatment completed treatment (range: 94% to 99%). Among those who could be assessed for sustained virological response at 12 weeks (SVR12), 1631 of 1757 attained SVR12 (93%, range: 86% to 98%). CONCLUSIONS: Early results from emerging research on HCV elimination in HIV-infected populations suggest that HCV treatment uptake is higher than reported levels prior to DAA treatment availability, but approximately half of patients remain untreated. These results are among diagnosed populations and additional effort is required to increase diagnosis rates. Among those who have initiated treatment, completion and SVR rates are promising. More data are required in order to evaluate the effectiveness of these elimination programmes in the long term, assess which intervention components are effective, and whether they need to be tailored to particular population groups.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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