Achieving Hepatitis C Elimination By Using Person-Centered, Nurse-Led Models of Care
Notice bibliographique
Résumé
Nurse-led models of care are an important strategy in the management of patients with chronic disease because of the person-centered approach that allows the needs of the individual to be prioritized and addressed in accessible settings. Hepatitis C is caused by a blood-borne virus that can cause liver disease and liver cancer; it predominantly affects marginalized populations, including people who inject drugs. Since 2013, all oral, direct-acting antiviral regimens have been available to cure hepatitis C. Nurses are well placed to be involved in the delivery of hepatitis C testing and treatment because of their extensive reach within marginalized communities and holistic approach to patient care. Four case studies of nurse-led models of care operating in Australia, Canada, the United Kingdom, and the United States are presented to illustrate the important role nurses have in delivering accessible, person-centered hepatitis C testing and treatment. Each case study demonstrates the success of overcoming barriers to hepatitis C testing and treatment such as geographic isolation, incarceration, social marginalization, and inflexible healthcare systems. Achieving the global target to eliminate hepatitis C by 2030 will require the nursing profession to embrace its role as the first point of contact to the healthcare system for many members of marginalized communities potentially at risk of hepatitis C. Nurses are well placed to reduce barriers and facilitate access to healthcare by scaling up activities focused on hepatitis C testing and treatment.
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 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) | 0,001 | 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 ».