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Enregistrement W3132126495 · doi:10.1016/s2214-109x(20)30505-2

Decentralisation, integration, and task-shifting in hepatitis C virus infection testing and treatment: a global systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3132126495 sur OpenAlexaff
Ena Oru, Adam Trickey, Rohan Shirali, Steve Kanters, Philippa Easterbrook

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineReferralObservational studyMeta-analysisPopulationCritical appraisalSystematic reviewFamily medicineRandomized controlled trialMEDLINEInternal medicineAlternative medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Increasing access to hepatitis C virus (HCV) care and treatment will require simplified service delivery models. We aimed to evaluate the effects of decentralisation and integration of testing, care, and treatment with harm-reduction and other services, and task-shifting to non-specialists on outcomes across the HCV care continuum. Methods For this systematic review and meta-analysis, we searched PubMed, Embase, WHO Global Index Medicus, and conference abstracts for studies published between Jan 1, 2008, and Feb 20, 2018, that evaluated uptake of HCV testing, linkage to care, treatment, cure assessment, and sustained virological response at 12 weeks (SVR12) in people who inject drugs, people in prisons, people living with HIV, and the general population. Randomised controlled trials, non-randomised studies, and observational studies were eligible for inclusion. Studies with a sample size of ten or less for the largest denominator were excluded. Studies were categorised according to the level of decentralisation: full (testing and treatment at same site), partial (testing at decentralised site and referral elsewhere for treatment), or none. Task-shifting was categorised as treatment by specialists or non-specialists. Data on outcomes across the HCV care continuum (linkage to care, treatment uptake, and SVR12) were pooled using random-effects meta-analysis. Findings Our search identified 8050 reports, of which 132 met the eligibility criteria, and an additional ten reports were identified from reference citations and grey literature. Therefore, the final synthesis included 142 studies from 34 countries (20 [14%] studies from low-income and middle-income countries) and a total of 489 996 patients (239 446 [49%] from low-income and middle-income countries). Rates of linkage to care were higher with full decentralisation compared with partial or no decentralisation among people who inject drugs (full 72% [95% CI 57–85] vs partial 53% [38–67] vs none 47% [11–84]) and among people in prisons (full 94% [79–100] vs partial 50% [29–71]), although the CIs overlap for people who inject drugs. Similarly, treatment uptake was higher with full decentralisation compared with partial or no decentralisation (people who inject drugs: full 73% [65–80] vs partial 66% [55–77] vs none 35% [23–48]; people in prisons: full 72% [48–91] vs partial 39% [17–63]), although CIs overlap for full versus partial decentralisation. The results in the general population studies were more heterogeneous. SVR12 rates were high (≥90%) across different levels of decentralisation in all populations. Task-shifting of care and treatment to a non-specialist was associated with similar SVR12 rates to treatment delivered by specialists. There was a severe or critical risk of bias for 46% of studies, and heterogeneity across studies tended to be very high ( I 2 >90%). Interpretation Decentralisation and integration of HCV care to harm-reduction sites or primary care showed some evidence of improved access to testing, linkage to care, and treatment, and task-shifting of care and treatment to non-specialists was associated with similarly high cure rates to care delivered by specialists, across a range of populations and settings. These findings provide support for the adoption of decentralisation and task-shifting to non-specialists in national HCV programmes. Funding Unitaid.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,055
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations202
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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