Différences régionales dans l’accès aux antiviraux à action directe pour traiter l’hépatite C en Ontario : une étude transversale
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Les antiviraux à action directe (AAD) sont des traitements utilisés pour soigner les personnes infectées par un virus de l’hépatite C (VHC), une maladie qui touche plus de 100 000 Ontariens. Les AAD sont couverts par les programmes publics de médicaments de l’Ontario, mais l’obtention d’une ordonnance dépend de l’accès aux soins de santé. L’objectif de cette étude est de comprendre le lien entre les taux de traitement au moyen des AAD et la distance par rapport au prescripteur en Ontario, au Canada. Méthodes : Nous avons mené une étude transversale et identifié les patients qui ont fait remplir une ordonnance d’AAD par le biais du Programme de médicaments de l’Ontario (PMO) en 2019. Nous avons calculé les taux bruts (pour 100 000 bénéficiaires du PMO) et ajustés (en fonction d’un taux régional d’infection par le VHC) de traitement au moyen d’AAD par bureau de santé publique (BSP). Nous avons indiqué les distances médianes par rapport au prestataire pour tous les types de visites, les visites en personne, les visites virtuelles et les proportions de visites virtuelles. Résultats : En 2019, le taux brut de traitement au moyen d’AAD en Ontario était de 83,0 patients pour 100 000 bénéficiaires du PMO. Le taux ajusté de traitement du VHC au moyen d’AAD varie entre 28,2 (Nord-Ouest de l’Ontario) et 188,5 (Est de l’Ontario) pour 100 000 bénéficiaires du PMO. Lors de notre analyse primaire, les patients des BSP ruraux, dont ceux du Nord‑Ouest et de Porcupine, se situaient parmi les distances médianes les plus élevées par rapport au prescripteur pour tous les types de visites (1 195 km et 556 km respectivement). Ces BSP présentaient également les proportions les plus élevées de visites virtuelles (plus de 60 %). Les BSP urbains, dont Toronto et Ottawa, présentaient des distances médianes plus faibles pour tous les types de visites, avec des proportions plus faibles de visites virtuelles (10,8 % et 12,4 % respectivement). Conclusion : Nous avons observé une hétérogénéité dans les taux de traitement, la distance par rapport aux prescripteurs d’AAD et l’utilisation des soins virtuels dans la gestion du VHC. Le recours accru à la télémédecine dans les régions où l’utilisation des AAD est limitée pourrait améliorer l’accès.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».