1315. Mind the Gap: Medical Trainees Require Training in Hepatitis C, Drug Use and Mental Health to Help Address the Opioid Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dramatic increases in acute hepatitis C (HCV) incidence is linked to the opioid epidemic and increased injection drug use. Over 50% of people with HCV also have a mental illness. IDSA/HIVMA calls for the integration of infectious diseases, addiction medicine, and mental health as key to addressing the opioid epidemic. Barriers identified include limited physician education and stigma. This study examined medical trainees’ gaps in training and attitudes toward HCV, drug use, and mental illness. Methods Medical students and residents (N = 98) at a large Canadian University completed questionnaires assessing stigma, attitudes, knowledge, and training related to HCV, drug use, and mental illness. Results Most participants were medical residents (71%). Within-subjects ANOVAs showed that trainees worked with more patients with mental illness (71%) than drug use (55%) or HCV (21%) (P’s < 0.001). Trainees reported less positive experiences with patients with drug use (34%) and HCV (36%) compared with those with mental illness (55%) (p’s < 0.05). They reported that injection drug use (68%), prescription opioids (66%), and heroin use (59%) were the most challenging substance use problems to treat (P < 0.001). They were less satisfied working with patients with drug use (40%) or HCV (40%) than mental illness (59%) (P’s < 0.01). Trainees reported they were more able to help patients with mental illness (83%) than HCV (65%) or drug use (73%) (P’s < 0.01). Only 34% saw HCV treatment as central to their professional role. Their training better prepared them to treat mental illness (58%) than drug use (41%) or HCV (19%) (P’s < 0.001). They were more interested in training in drug use (76%) and mental health (71%) than HCV (62%) (P’s < 0.01). Conclusion Medical trainees report being ill-equipped to treat patients with HCV and drug use (specifically opioids) and are less satisfied with this work. Many report attitudes that may be viewed by patients as stigmatizing. There is a large knowledge gap related to the effectiveness of HCV treatment. Addressing the opioid crisis requires a physician workforce that is prepared to integrate treatment for HCV, drug use, and mental illness. Infectious disease specialists can take a leadership role in building capacity to foster integration. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,004 |
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 ».