Addressing Social Determinants of Health in Linkage-to-Care Interventions for Hepatitis C: A systematic review v1
Notice bibliographique
Résumé
As of 2017, there were more than three million individuals in the United States infected with Hepatitis C virus (HCV) [1]. Because most cases are asymptomatic, leading to a higher rate of unreported cases, this number is suspected to be much higher. Furthermore, there is a rise of HCV cases, and this increase documented since 2013 is primarily due to injection drug transmission alongside the rise of the opioid epidemic [2]. The Centers for Disease Control and Prevention (CDC) encourages HCV testing for all adults at least once in their lifetime, and those that test positive for HCV should be linked to treatment [3]. In 2013, only 13%-18% of patients with HCV received treatment in that year, indicating that there are barriers to treatment, such as lack of treatment acceptance, co-existing conditions, extensive treatment, side-effects, and access to treatment[4]. Thus, health disparities may ensue and the eradication of HCV as a public health issue becomes even more challenging. Edlin and Winkelstein (2014) suggested that to achieve optimal HCV eradication, social determinants of health, such as homelessness, need to be addressed [5]. Because there is room for improvement in linkage-to-care opportunities, it is important to explore whether linkage-to-care interventions address social determinants of health, and if so, which ones, to obtain a better understanding of what may help improve patient outcomes. References: U.S. Department of Health and Human Services. 2019.Retrieved June 11, 2020, fromhttps://www.hhs.gov/opa/reproductive-health/fact-sheets/sexually-transmitted-diseases/hepatitis-c/index.html Centersfor Disease Control and Prevention(CDC). 2019. Commentary portion of U.S. 2017 Surveillance Data for Viral Hepatitis. Retrieved June 11, 2020, fromhttps://www.cdc.gov/hepatitis/statistics/2017surveillance/index.htm Schillie, S., Wester, C., Osborne, M., Wesolowski, L., & Ryerson, A.B. (2020). CDC Recommendations for Hepatitis C Screening Among Adults – United States, 2020. MMWR Recommendations & Reports, 69(2), 1-17.https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/69/rr/rr6902a1.htm Infectious Disease Society of America. 2019. HCV Testing and Linkage to Care: HCV Guidance. Retrieved June 23, 2020, fromhttps://www.hcvguidelines.org/evaluate/testing-and-linkage Edlin, B. & Winkelstein, E. (2014). “Can Hepatitis C be eradicated in the U.S.?”Antiviral Research.110: 79-93.https://dx.doi.org/10.1016/j.antiviral.2014.07.015
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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 | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».