Prevalence of Blood-Borne Viral Infections (HIV, HBV, HCV) Among People Seeking Fertility Services in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe Applied Health Research Question (AHRQ) portfolio is an initiative funded by the Ontario Ministry of Health. Knowledge users submit AHRQ requests to use administrative health data to inform their planning, policy and program development. Objectives and ApproachA request to estimate prevalence and incidence of blood-borne viral infections (BBVI) among individuals seeking fertility treatment services was approved by the ICES AHRQ team. To determine whether current BBVI testing guidelines are effective for timely identification of BBVI among individuals undergoing fertility treatment, this AHRQ sought to estimate: a) the testing prevalence for BBVI (using viral hepatitis as a proxy for all BBVI including HIV), and b) BBVI incidence over a five-year follow-up period. We used infertility codes billed by gynecologists and urologists to identify individuals seeking fertility treatment between April 1, 2002 and March 31, 2013. We looked forward five years from a first BBVI test billed by a physician and assessed annual and cumulative testing prevalence and incidence of viral hepatitis and HIV using rule-based administrative algorithms. ResultsIn total, 184,328 individuals (61.6% female) were included. The five-year BBVI testing prevalence was 45.5% and the median number of tests was 2 (interquartile range: 2-3). An estimated 949 new cases (48% diagnosed within 12 months of first BBVI test) of viral hepatitis were identified in the five-year follow-up with a cumulative incidence of 522 (95%CI 489-556) per 100,000 population. There were 57 new HIV cases (68% diagnosed within 12 months of first BBVI test) with a cumulative incidence of 31.4 (95%CI 23.7-40.6) per 100,000. The median times from first BBVI test to hepatitis and HIV diagnoses were 13.0 months (IQR 2.33-32.2) and 3.0 months (IQR 1.34-20.0), respectively. Conclusion / ImplicationsThese findings can be used to develop evidence-based BBVI testing guidelines for individuals seeking fertility treatment services.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».