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Enregistrement W3127305550 · doi:10.1186/s12939-021-01420-7

“I want to get better, but…”: identifying the perceptions and experiences of people who inject drugs with respect to evolving hepatitis C virus treatments

2021· article· en· W3127305550 sur OpenAlexafffundabout
Trevor Goodyear, Helen Brown, Annette J. Browne, Peter Hoong, Lianping Ti, Rod Knight

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on Drug AbuseUniversity of British ColumbiaMichael Smith Health Research BCCanadian Nurses Foundation
Mots-clésMedicineHepatitis CPopulationFamily medicineHealth careHealth administrationHealth services researchPublic healthGatekeepingHepatitis C virusNursingInternal medicineEnvironmental healthVirologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The advent of highly tolerable and efficacious direct-acting antiviral (DAA) medications has transformed the hepatitis C virus (HCV) treatment landscape. Yet, people who inject drugs (PWID) - a population with inequitably high rates of HCV and who face significant socio-structural barriers to healthcare access - continue to have disproportionately low rates of DAA uptake. The objective of this study is to explore how PWID with lived experience of HCV perceive and experience DAA treatment, in a setting with universal coverage of these medications since 2018. METHODS: Informed by a critical interpretive framework, we thematically analyze data from in-depth, semi-structured interviews conducted between January and June 2018 in Vancouver, Canada, with a purposive sample (n = 56) of PWID at various stages (e.g., pre, peri, post) of DAA treatment. RESULTS: The analysis yielded three key themes: (i) life with HCV, (ii) experiences with and perceptions of evolving HCV treatments, and (iii) substance use and the uptake of DAA treatments. First, participants described how health and healthcare conditions, such as the deprioritizing of HCV (e.g., due to: being asymptomatic, healthcare provider inaction, gatekeeping) and catalysts to care (e.g., symptom onset, treatment for co-morbidities) shaped DAA treatment motivation and access. Second, participants described how individual and community-level accounts of evolving HCV treatments, including skepticism following negative experiences with Interferon-based treatment and uncertainty regarding treatment eligibility, negatively influenced willingness and opportunities to access DAAs. Concurrently, participants described how peer and community endorsement of DAAs was positively associated with treatment uptake. Third, participants favoured HCV care that was grounded in harm reduction, which included the integration of DAAs with other substance use-related services (e.g., opioid agonist therapy, HIV care), and which was often contrasted against abstinence-focused care wherein substance use is framed as a contraindication to HCV treatment access. CONCLUSIONS: These findings underscore several equity-oriented healthcare service delivery and clinician adaptations that are required to scale up DAAs among PWID living with HCV, including the provision of harm reduction-focused, non-stigmatizing, integrated, and peer-led care that responds to power differentials.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,386 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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