The hepatitis C epidemic in Canada: An overview of recent trends in surveillance, injection drug use, harm reduction and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C continues to be a significant public health concern in Canada, with the hepatitis C virus (HCV) responsible for more life-years lost than all other infectious diseases in Canada. An increase in reported hepatitis C infections was observed between 2014 and 2018. Here, we present changing epidemiological trends and discuss risk factors for hepatitis C acquisition in Canada that may have contributed to this increase in reported hepatitis C infections, focusing on injection drug use. We describe a decrease in the use of borrowed needles or syringes coupled with an increase in using other used injection drug use equipment. Also, an increased prevalence of injection drug use and use of prescription opioid and methamphetamine injection by people who inject drugs (PWID) may be increasing the risk of HCV acquisition. At the same time, while harm reduction coverage appears to have increased in Canada in recent years, gaps in access and coverage remain. We also consider how direct-acting antiviral (DAA) eligibility expansion may have affected hepatitis C rates from 2014 to 2018. Finally, we present new surveillance trends observed in 2019 and discuss how the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic may affect hepatitis C case counts from 2020 onwards. Continual efforts to i) enhance hepatitis C surveillance and ii) strengthen the reach, effectiveness, and adoption of hepatitis C prevention and treatment services across Canada are vital to reducing HCV transmission among PWID and achieving Canada's HCV elimination targets by 2030.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».