Peer outreach point-of-care testing as a bridge to hepatitis C care for people who inject drugs in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs have high rates of hepatitis C (HCV) and yet many remain undiagnosed and untreated. HCV treatment guidelines and elimination strategies recommend task-shifting to expand where, and by whom, HCV testing and care is delivered. METHODS: A randomized controlled trial design was used to evaluate if point-of-care (POC) HCV antibody testing by peer outreach workers outside of health and social service spaces would improve engagement in HCV care. People with a lifetime history of injection drug use without prior knowledge of HCV antibody status were randomized to receive HCV outreach plus either POC or referral to community-based HCV program for testing as usual. The study was co-designed by people with lived experience of HCV. RESULTS: 920 people were approached to participate over 14 weeks. After refusals, withdrawals and removal of duplicates, there were 380 study participants. Outreach took place primarily in public spaces (66%) such as parks, coffee shops and apartment lobbies. Participants reported very high rates of poverty, housing instability and recent injection drug use. Despite being at high risk for HCV, 61% had no history or knowledge of past HCV testing (n = 230). Of those who received a POC test 77/195 (39%) were positive for HCV antibodies. There was no change in rates of engagement in HCV care among those who received the POC (n = 6; 3%) compared to those who did not (n = 5; 3%). CONCLUSION: Peer outreach workers were able to efficiently reach a marginalized group of individuals who had a high HCV antibody prevalence and low rates of prior HCV testing. This improved participants' knowledge of their HCV antibody status, but that knowledge in itself did not lead to any change in participant's subsequent engagement in HCV care. Future work is required to evaluate strategies such as incentives or peer navigators to improve linkage to HCV care after diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».