Hepatitis C Testing, Status and Treatment among Marginalized People Who Use Drugs in an Inner City Setting: An Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic hepatitis C virus (HCV) infection is common among people who inject drugs (PWID) and is associated with morbidity and premature death. Although HCV can be cured, treatment may be inaccessible. We studied HCV testing, status and treatment among marginalized people who use drugs in Ottawa, Canada, a setting with universal insurance coverage for physician services. METHODS: We analyzed data from the Participatory Research in Ottawa: Understanding Drugs study, a cross-sectional, peer-administered survey of people who use drugs from 2012 to 2013. We linked responses to population-based health administrative databases and used multivariable Poisson regression to identify factors independently associated with self-reported HCV testing, self-reported positive HCV status, and database-determined engagement in HCV treatment. RESULTS: Among 663 participants, 562 (84.8%) reported testing for HCV and 258 (45.9%) reported HCV-positive status. In multivariable analysis, HCV-positive status was associated with female gender (RR 1.27; 95%CI 1.04 to 1.55), advancing age (RR 1.03/year; 95%CI 1.02 to 1.04), receiving disability payments (RR 1.42; 95%CI 1.06 to 1.91), injecting drugs (RR 5.11; 95%CI 2.64 to 9.91), ever injecting with a used needle (RR 1.30; 95%CI 1.12 to 1.52), and ever having taken methadone (RR 1.26; 95%CI 1.05 to 1.52). Of HCV positive participants, 196 (76%) were engaged in primary care but only 23 (8.9%) had received HCV therapy. Conclusions/Importance: Although HCV testing and positive status rates are high among PWID in our study, few have received HCV treatment. Innovative initiatives to increase access to HCV treatment for PWID are urgently needed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».