Hepatitis C Cascade of Care among People who Inject Drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs (PWID) have high rates of hepatitis C virus (HCV) infection. Little is known about the rates of diagnosis and treatment for HCV among PWID. Therefore, this study aims to characterize the cascade of care in Vancouver, Canada, to improve HCV treatment access and delivery for PWID. METHODS: Data were derived from 3 prospective cohort studies of PWID in Vancouver, Canada, between December 2005 and May 2015. The progression of participants was identified through 5 steps in the cascade of care: (1) chronic HCV; (2) linkage to HCV care; (3) liver disease assessment; (4) initiation of treatment; and (5) completion of treatment. Predictors of undergoing liver disease assessment for HCV treatment were identified using a multivariable extended Cox regression model. RESULTS: Among 1571 participants with chronic HCV, 1359 (86.5%) had ever been linked to care, 1257 (80.0%) had undergone liver disease assessment, 163 (10.4%) had ever started HCV treatment, and 71 (4.5%) had ever completed treatment. In multivariable analyses, human immunodeficiency virus (HIV) seropositivity, use of methadone maintenance therapy, and hospitalization in the past 6 months were independently and positively associated with undergoing liver disease assessment (all P < .001), whereas daily heroin injection was independently and negatively associated with undergoing liver disease assessment (P < .001). CONCLUSIONS: Among this cohort of PWID, few had been started on or completed treatment for HCV. These findings highlight the need to improve the prescribing of HCV treatment among PWID with active substance use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».