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Enregistrement W2996867521 · doi:10.3138/canlivj.2019-0020

A cross-sectional study of prolonged disengagement from clinic among people with HCV receiving care in a low-threshold, multidisciplinary clinic

2020· article· en· W2996867521 sur OpenAlexaffvenueabout
Claire Kendall, Michael P. Fitzgerald, Jessy Donelle, Jeffrey C. Kwong, Chrissi Galanakis, Rob Boyd, Curtis Cooper

Notice bibliographique

RevueCanadian Liver Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensRegent Park Community Health CentrePublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesOttawa HospitalBruyèreUniversity of OttawaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisengagement theoryMedicineHazard ratioProportional hazards modelHepatitis CComorbiditySpecialtyInternal medicineFamily medicineConfidence intervalGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Disengagement from care can affect treatment outcomes of patients with hepatitis C virus (HCV). We assessed the extent and determinants of disengagement among HCV patients receiving care at the Ottawa Hospital Viral Hepatitis Program (TOHVHP). Methods: We linked clinical data of adult patients, categorized as ever or never disengaged from clinic (no TOHVHP encounters over 18 months), receiving care between April 1, 2002, and October 1, 2015, to provincial health administrative databases and calculated primary care use in the year after disengagement. We used adjusted Cox proportional hazards models to analyze variables associated with disengagement. Results: Those disengaged from care ( n = 657) were younger at presentation (46.6 [SD 11.1] versus 51.9 [SD 11.0] years), p < 0.001) and had lower comorbidity. After multivariable adjustment, we observed lower hazards of disengagement among those with higher compared with lower fibrosis scores (F3, hazard ratio [HR] 0.21 [95% CI 0.08–0.57]; F4, HR 0.32 [95% CI 0.19–0.55]) and those treated compared with never treated (received direct-acting antivirals [DAAs], HR 0.71 [95% CI 0.58–0.88]; received interferon but not DAA, HR 0.66 [95% CI 0.55–0.80]). We found no association with mental health or substance use disorders. In the year after disengagement, 74.3% ( n = 488), 37.1% ( n = 244), and 17.7% ( n = 116) had at least one family physician visit, emergency department visit, and hospitalization, respectively. Conclusions: Better integration of HCV specialty and primary care could improve disengagement rates among people with HCV.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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