The 7th Canadian Symposium on Hepatitis C Virus: “Toward Elimination of HCV: How to Get There”
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) affects more than 268,000 people in Canada. Both the Canadian Institutes of Health Research and the Public Health Agency of Canada recognize the significant impact of HCV-related liver diseases and supported the establishment of a national hepatitis C research network, the Canadian Network on Hepatitis C (CanHepC). Interferon-free direct-acting antiviral regimens lead to more than 95% cure rates in almost all patients with well-tolerated short-course therapy. However, the goal of eliminating HCV in Canada cannot be fully realized until we overcome the financial, geographical, cultural, and social barriers that affect the entire continuum of care from diagnosis and linkage to care through treatment and prevention of new and reinfections. Current practices face difficulties in reversing HCV-induced immunological defects, expanding treatment to neglected communities, combating reinfections and co-infections, and expediting and simplifying the processes of diagnosis and treatment. As part of its knowledge translation mandate, CanHepC has organized the annual Canadian symposium on hepatitis C since 2012. The theme of this year's symposium, "Toward Elimination of HCV: How to Get There?" focused on identifying the requirements of our therapeutic strategies and health policies for the elimination of HCV in Canada.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 ».