Impact of COVID‐19‐related public health measures on HCV testing in British Columbia, Canada: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Public health measures introduced to limit transmission of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), which causes coronavirus disease 2019 (COVID-19), also disrupted various healthcare services in many regions worldwide, including British Columbia (BC), Canada. We assessed the impact of these measures, first introduced in BC in March 2020, on hepatitis C (HCV) testing and first-time HCV-positive diagnoses within the province. METHODS: De-identified HCV testing data for BC residents were obtained from the provincial Public Health Laboratory. Weekly changes in anti-HCV, HCV RNA and genotype testing episodes and first-time HCV-positive (anti-HCV/RNA/genotype) diagnoses from January 2018 to December 2020 were assessed and associations were determined using segmented regression models examining rates before vs after calendar week 12 of 2020, when measures were introduced. RESULTS: Average weekly HCV testing and first-time HCV-positive diagnosis rates fell immediately following the imposition of public health measures by 62.3 per 100 000 population and 2.9 episodes per 1 000 000 population, respectively (P < .0001 for both), and recovered in subsequent weeks to near pre-March 2020 levels. Average weekly anti-HCV positivity rates decreased steadily pre-restrictions and this trend remained unchanged afterwards. CONCLUSIONS: Reductions in HCV testing and first-time HCV-positive diagnosis rates, key drivers of progression along the HCV care cascade, occurred following the introduction of COVID-19-related public health measures. Further assessment will be required to better understand the full impact of these service disruptions on the HCV care cascade and to inform strategies for the re-engagement of people who may have been lost to care because of these measures.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».