Strategies to achieve population control of HCV infection: results of a multidisciplinary focus group
Notice bibliographique
Résumé
Background: To meet the World Health Organization's ambitious target to eradicate hepatitis C virus (HCV) by 2030, a comprehensive strategy is needed in Canada to ensure everyone infected with HCV is identified, diagnosed, and treated. The purpose of this study was to highlight the barriers to any strategy aimed at achieving this goal. Methods: = 11) that consisted of clinicians, patients, drug program budget managers, industry representatives, and individuals from provincial public health and federal agencies in Canada. The group met in person for a half-day focus group session. Two discussions were held: one on future barriers related to HCV treatment and one related to HCV screening. A grounded theory approach was used to elicit key themes from the day's discussion. Results: Nine themes were identified. Four themes related to HCV screening: public awareness and engagement, resource infrastructure and capacity, heterogeneity between provinces, and mechanisms of screening. Three themes related to HCV treatment: access to treatment and illicit drug use, linkage to care, and predicting post-treatment outcomes. Two overarching themes that contributed to most discussions were a focus on baby boomers versus persons who inject drugs and the need for further education and training. Conclusion: The views and findings extracted from this qualitative research complement proposals of national strategies from organizations such as the Canadian Network on Hepatitis C. This work highlights the financial, logistical, and ethical constraints that need to be tackled to make HCV elimination proposals a reality.
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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 | 0,038 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».