Impact of <scp>COVID</scp>‐19 lockdown restrictions on hepatitis C testing in Australian primary care services providing care for people who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, the Australian state of Victoria experienced the longest COVID-19 lockdowns of any jurisdiction, with two lockdowns starting in March and July, respectively. Lockdowns may impact progress towards eliminating hepatitis C through reductions in hepatitis C testing. To examine the impact of lockdowns on hepatitis C testing in Victoria, de-identified data were extracted from a network of 11 services that specialize in the care of people who inject drugs (PWID). Interrupted time-series analyses estimated weekly changes in hepatitis C antibody and RNA testing from 1 January 2019 to 14 May 2021 and described temporal changes in testing associated with lockdowns. Interruptions were defined at the weeks corresponding to the start of the first lockdown (week 14) and the start (week 80) and end (week 95) of the second lockdown. Pre-COVID, an average of 80.6 antibody and 25.7 RNA tests were performed each week. Following the first lockdown in Victoria, there was an immediate drop of 23.2 antibody tests and 8.6 RNA tests per week (equivalent to a 31% and 46% drop, respectively). Following the second lockdown, there was an immediate drop of 17.2 antibody tests and 4.6 RNA tests per week (equivalent to a 26% and 33% drop, respectively). With testing and case finding identified as a key challenge to Australia achieving hepatitis C elimination targets, the cumulative number of testing opportunities missed during lockdowns may prolong efforts to find, diagnose and engage or reengage in care of the remaining population of PWID living with hepatitis C.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».