Knowledge of hepatitis C and awareness of reinfection risk among people who successfully completed direct acting antiviral therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C virus (HCV) education may be changing following the simplification of HCV treatment and emergence of direct acting antiviral (DAA). We aimed to characterize HCV knowledge among people who recently completed DAA therapy. METHODS: The Per-SVR (Preservation of Sustained Virologic Response) is a prospective cohort of patients who achieved a sustained virologic response upon successful completion of DAA therapy. The per-SVR study provided the sampling frame of participants who completed a psychometrically validated 19-item HCV knowledge scale at cohort entry (n = 227). To score the questionnaire, for each correct response one point was awarded, with no point for incorrect response. We assessed mean HCV knowledge score in the overall sample and mutually exclusive populations: people who inject drug (PWID) (n = 71); people with co-occurring HIV (n = 23); PWID and co-occurring HIV (n = 29), and others (n = 104) Using a latent class analysis based on distal outcome, we identified unobserved subgroups and assessed HCV knowledge amongst them. RESULTS: Total mean (SD) percent of correct responses were 83 (11) in the overall sample; 83 (10) in PWID; 79 (12) in people with co-occurring HIV; 81 (10) in PWID and co-occurring HIV, and 84 (11) in rest of the sample Three latent groups were identified: baby boomers who ever experienced homelessness (n = 126); women sex workers who ever experienced homelessness (n = 68); men who inject drug, ever experienced homelessness and had ever diagnosis of mental health disorders (n = 18). Mean percent of correct responses were 85 (8), 82 (11), 85 (10), in latent class 1, 2, and 3, respectively. CONCLUSION: Patients successfully treated with DAAs had a high HCV knowledge. High knowledge and awareness of reinfection among complex patient groups often facing barriers to HCV care is encouraging and emphasizes the positive outcomes of universal access to treatment.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».