Perceived barriers related to testing, management and treatment of HCV infection among physicians prescribing opioid agonist therapy: The C‐SCOPE Study
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Notice bibliographique
Résumé
The aim of this analysis was to evaluate perceived barriers related to HCV testing, management and treatment among physicians practicing in clinics offering opioid agonist treatment (OAT). C-SCOPE was a study consisting of a self-administered survey among physicians practicing at clinics providing OAT in Australia, Canada, Europe and the United States between April and May 2017. A 5-point Likert scale (1 = not a barrier, 3 = moderate barrier, 5 = extreme barrier) was used to measure responses to perceived barriers for HCV testing, evaluation and treatment across the domains of the health system, clinic and patient. Among the 203 physicians enrolled (40% USA, 45% Europe, 14% Australia/Canada), 21% were addiction medicine specialists, 29% psychiatrists and 69% were metro/urban. OAT physicians in this study reported poor access to on-site venepuncture (35%), point-of-care HCV testing (16%), and noninvasive liver disease assessment (25%). Only 30% of OAT physicians reported personally treating HCV infection. Major perceived health system barriers to HCV management included the lack of funding for noninvasive liver disease testing, long wait times to see an HCV specialist, lack of funding for new HCV therapies, and reimbursement restrictions based on drug/alcohol use. Major perceived clinic barriers included the lack of peer support programmes and/or HCV case managers to facilitate linkage to care, the need to refer people off-site for noninvasive liver disease staging, the lack of support for on-site phlebotomy and the lack of on-site delivery of HCV therapy. This study highlights several important modifiable barriers to enhance HCV testing, evaluation and treatment among PWID attending OAT clinics.
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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 | 0,000 |
| 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 découle