Opportunities to Enhance Linkage to Hepatitis C Care Among Hospitalized People With Recent Drug Dependence in New South Wales, Australia: A Population-based Linkage Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs are at greater risk of hepatitis C virus (HCV) infection and hospitalization, yet admissions are not utilized for HCV treatment initiation. We aimed to assess the extent to which people with HCV notification, including those with evidence of recent drug dependence, are hospitalized while eligible for direct-acting antiviral (DAA) therapy, and treatment uptake according to hospitalization in the DAA era. METHODS: We conducted a longitudinal, population-based cohort study of people living with HCV in the DAA era (March 2016-December 2018) through analysis of linked databases in New South Wales, Australia. Kaplan-Meier estimates were used to report HCV treatment uptake by frequency, length, and cause-specific hospitalization. RESULTS: Among 57 467 people, 14 938 (26%) had evidence of recent drug dependence, 50% (n = 7506) of whom were hospitalized while DAA eligible. Incidence of selected cause-specific hospitalization was highest for mental health-related (15.84 per 100 person-years [PY]), drug-related (15.20 per 100 PY), and injection-related infectious disease (9.15 per 100 PY) hospitalizations, and lowest for alcohol use disorder (4.58 per 100 PY) and liver-related (3.13 per 100 PY). In total, 65% (n = 4898) of those who were hospitalized had been admitted ≥2 times, and 46% (n = 3437) were hospitalized ≥7 days. By the end of 2018, DAA therapy was lowest for those hospitalized ≥2 times, for ≥7 days, and those whose first admission was for injection-related infectious disease, mental health disorders, and drug-related complications. CONCLUSIONS: Among people who have evidence of recent drug dependence, frequent hospitalization-particularly mental health, drug, and alcohol admissions-presents an opportunity for engagement in HCV care.
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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».