Improving the hepatitis cascade: assessing hepatitis testing and its management in primary health care in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The study aimed to decentralize hepatitis testing and management services to primary care in China. Methods: A nationwide representative provider survey amongst community health centres (CHCs) using randomized stratified sampling methods was conducted between September and December 2015. One hundred and eighty CHCs and frontline primary care practitioners from 20 cities across three administrative regions of Western, Central and Eastern China were invited to participate. Results: One hundred and forty-nine clinicians-in-charge (79%), 1734 doctors and 1846 nurses participated (86%). Majority of CHCs (80%, 95% CI: 74-87) offered hepatitis B testing, but just over half (55%, 95% CI: 46-65) offered hepatitis C testing. The majority of doctors (87%) and nurses (85%) felt that there were benefits for providing hepatitis testing at CHCs. The major barriers for not offering hepatitis testing were lack of training (54%) and financial support (23%). Multivariate analysis showed that the major determinants for CHCs to offer hepatitis B and C testing were the number of nurses (AOR 1.1) and written policies for hepatitis B diagnosis (AOR 12.7-27.1), and for hepatitis B the availability of reproductive health service. Conclusions: Primary care providers in China could play a pivotal role in screening, diagnosing and treating millions of people with chronic hepatitis B and C in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».