A collaborative approach to hepatitis C testing in two First Nations communities of northwest Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: Two remote First Nations communities each collaborated with an urban-based liver clinic to organize wide-spread testing, followed by linkage to care for hepatitis C virus (HCV). Method: Involvement of community members was central to planning and conduct of the programs. Samples were obtained using dry blood spot cards (DBS). A week-long pilot study in Community 1 investigated the effectiveness of the program, using DBS. Community 2, being larger, more remote, and known to be endemic for HCV was more challenging. Three-week-long testing drives plus a stand-alone testing day were used to collect samples over 5 months. Public Health Agency (PHAC)'s National Laboratory for HIV Reference Services (NLHRS) received and tested the DBS samples for HCV and other blood-borne infections. Outcomes were measured by number of people tested, the quality of the tests, and community members' satisfaction with the program and retained knowledge about HCV, based on interviews. Results: In Community 1, 226 people were tested for HCV over 4 days. 85% agreed to human immunodeficiency virus (HIV) testing as well. In Community 2, 484 people, one-half of the adult population, were tested. Surveys of participants showed food was the most significant draw, and Facebook the most effective way to inform people of the events. Interviews with staff and participants showed a high level of satisfaction. Conclusion: The results suggest this is an effective approach to testing for HCV in unusually challenging settings. Lessons from the program include the power of community involvement; and the effectiveness of a highly targeted health initiative when developed through collaboration.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».