Global cascade of care for chronic hepatitis C virus infection: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization 2030 targets for hepatitis C virus (HCV) elimination include diagnosing 90% of people with HCV and treating 80% of people diagnosed with HCV. This systematic review assessed reported data on the HCV care cascade in various countries and populations, with a focus on direct-acting antiviral (DAA) treatment uptake. Bibliographic databases and conference presentations were searched for studies reporting the HCV care cascade (DAA treatment uptake was a requirement) among the overall population with HCV or sub-populations at greater risk of HCV. Population-based studies, with participants representative of a city, province/state or country were eligible. Twenty eligible studies were included, reporting HCV care cascade in 28 populations/sub-populations from 11 countries. DAA treatment uptake at national levels was reported from Iceland (95%), Egypt (92%), Georgia (79%), Norway (18%) and Sweden (8%), and at sub-national levels from the Netherlands (52%), Canada (50%), the United States (29%) and Denmark (5%). Among people with HIV-HCV co-infection, DAA treatment uptake was 62% in Canada, 44% in the Netherlands, 21% in Switzerland and 18% in the United States. Among people who inject drugs, DAA treatment uptake was 50% in Georgia, 40% in Canada, 37% in Australia and 13% in the United States. Data among people experiencing homelessness were only available from the United States (treatment uptake: 12%-14%). We found no eligible study reporting HCV care cascade data in prisons. Relatively few countries reported HCV care cascade at the national level. DAA treatment uptake was widely varied across populations/sub-populations, with higher rates reported in recent years.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».