Impact of comprehensive care on health care use among a cohort of marginalized people living with hepatitis C in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Background: The majority of new hepatitis C (HCV) cases occur among people who inject drugs. In recent years, multidisciplinary models of HCV treatment have emerged that demonstrate successful treatment outcomes for this population, as well as broad positive individual- and system-level impacts. Our objective was to evaluate changes in health care use among a cohort of people living with HCV before and after engagement with one such program. Methods: = 103) were evaluated using linkages with administrative data for the 2 years before and after program initiation. Data were evaluated using negative binomial regression models with a covariance structure to account for within-individual correlations. Results: Of participants, 72.8% were men (mean age 47 years), and 38% experienced high rates of physical and mental health comorbidity (Aggregated Diagnosis Group score ≥10). Female clients had significantly fewer ED visits 2 years after program initiation (5.04 versus 3.12; risk ratio [RR] 0.61 [95% CI 0.44% to 0.86%]). ED visits for infectious diseases and soft tissue injury were significantly lower for the cohort overall (RRs 0.58 0.51 [95% CIs 0.35% to 0.95% and 0.29% to 0.90%], respectively). Conclusion: Co-locating HCV treatment within comprehensive primary care and harm reduction services appears to have benefits beyond HCV, including a reduction in ED visits among women and a decrease in ED visits for soft tissue infections for all participants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».