Syndemic profiles of people living with hepatitis C virus using population-level latent class analysis to optimize health services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C (HCV) affects diverse populations such as people who inject drugs (PWID), 'baby boomers,' gay/bisexual men who have sex with men (gbMSM), and people from HCV endemic regions. Assessing HCV syndemics (i.e.relationships with mental health/chronic diseases) among subpopulations using Latent Class Analysis (LCA) may facilitate targeted program planning. METHODS: The BC Hepatitis Testers Cohort(BC-HTC) includes all HCV cases identified in BC between 1990 and 2015, integrated with medical administrative data. LCA grouped all BC-HTC HCV diagnosed people(n = 73,665) by socio-demographic/clinical indicators previously determined to be relevant for HCV outcomes. The final model was chosen based on fit statistics, epidemiological meaningfulness, and posterior probability. Classes were named by most defining characteristics. RESULTS: The six-class model was the best fit and had the following names and characteristics: 'Younger PWID'(n =11,563): recent IDU (67%), people born >1974 (48%), mental illness (62%), material deprivation (59%). 'Older PWID'(n =15,266): past IDU (78%), HIV (17%), HBV (17%) coinfections, alcohol misuse(68%). 'Other Middle-Aged People'(n = 9019): gbMSM (26%), material privilege (31%), people born between 1965-1974 (47%). 'People of Asian backgrounds' (n = 4718): East/South Asians (92%), no alcohol misuse (97%) or mental illness (93%), people born <1945 (26%), social privilege (66%). 'Rural baby boomers' (n = 20,401): rural dwellers (32%), baby boomers (79%), heterosexuals (99%), no HIV (100%). 'Urban socially deprived baby boomers' (n = 12,698): urban dwellers (99%), no IDU (100%), liver disease (22%), social deprivation (94%). CONCLUSIONS: Differences between classes suggest variability in patients' service needs. Further analysis of health service utilization patterns may inform optimal service layout.
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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».