The Impact of Current Opioid Agonist Therapy on Hepatitis C Virus Treatment Initiation Among People Who Use Drugs From the Direct-acting Antiviral (DAA) Era: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence that opioid agonist therapy (OAT) is associated with increased odds of hepatitis C virus (HCV) treatment initiation among people who use drugs (PWUD) is emerging. The objective of this study was to determine the association between current OAT and HCV treatment initiation among PWUD in a population-level linked administrative dataset. METHODS: The British Columbia Hepatitis Testers Cohort was used for this study, which includes all people tested for or diagnosed with HCV in British Columbia, linked to medical visits, hospitalizations, laboratory, prescription drug, and mortality data from 1992 until 2019. PWUD with injecting drug use or opioid use disorder and chronic HCV infection were identified for inclusion in this study. HCV treatment initiation was the main outcome, and subdistribution proportional hazards modeling was used to assess the relationship with current OAT. RESULTS: In total, 13 803 PWUD with chronic HCV were included in this study. Among those currently on OAT at the end of the study period, 47% (2704/5770) had started HCV treatment, whereas 22% (1778/8033) of those not currently on OAT had started HCV treatment. Among PWUD with chronic HCV infection, current OAT was associated with higher likelihood of HCV treatment initiation in time to event analysis (adjusted hazard ratio 1.84 [95% confidence interval {CI}, 1.50, 2.26]). CONCLUSIONS: Current OAT was associated with a higher likelihood of HCV treatment initiation. However, many PWUD with HCV currently receiving OAT have yet to receive HCV treatment. Enhanced integration between substance use care and HCV treatment is needed to improve the overall health of PWUD.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».