Contextualizing Canada’s hepatitis C virus epidemic
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, Canada signed on to the World Health Organization (WHO) 2030 hepatitis C virus (HCV) disease elimination targets. Most of Canada's HCV disease burden is among five disproportionately affected population groups: 1) Baby boomers, who are at increased risk of dying from decompensated cirrhosis and hepatocellular carcinoma and for whom one-time screening should be recommended to identify those undiagnosed; 2) People who inject drugs (PWID), whose mortality risks include HCV infection, HCV acquisition risks and co-morbid conditions. While HCV infection in PWID can be effectively cured with direct-acting antivirals, premature deaths from acquisition risks, now exacerbated by Canada's opioid crisis, will need to be addressed to achieve the full benefits of curative treatment. PWID require syndemic-based solutions (harm reduction, addictions and mental health support, and management of co-infections, including HIV); 3) Indigenous populations who will require wellness-based health promotion, prevention, care and treatment designed by Indigenous people to address their underlying health disparities; 4) Immigrants who will require culturally designed and linguistically appropriate services to enhance screening and engagement into care; and (5) For those incarcerated because of drug-related crimes, decriminalization and better access to harm reduction could help reduce the impact of HCV infections and premature mortality. A comprehensive prevention, care and treatment framework is needed for Canada's vulnerable populations, including those co-infected with HIV, if we are to achieve the WHO HCV elimination targets by 2030. The aim of this review is to describe the HCV epidemic in the Canadian context.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».