Hepatitis C treatment outcomes for Australian First Nations Peoples: equivalent SVR rate but higher rates of loss to follow-up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: First Nations Peoples of Australia are disproportionally affected by hepatitis C (HCV) infection. Through a prospective study we evaluated the outcome of direct-acting antiviral (DAA) therapy among First Nations Peoples with HCV infection. METHODS: Adults who initiated DAA therapy at one of 26 hospitals across Australia, 2016-2019 were included in the study. Clinical data were obtained from medical records and the Pharmaceutical and Medicare Benefits Schemes. Outcomes included sustained virologic response (SVR) and loss to follow-up (LTFU). A multivariable analysis assessed factors associated with LTFU. RESULTS: Compared to non-Indigenous Australians (n = 3206), First Nations Peoples (n = 89) were younger (p < 0.001), morel likely to reside in most disadvantaged (p = 0.002) and in regional/remote areas (p < 0.001), and had similar liver disease severity. Medicines for mental health conditions were most commonly dispensed among First Nations Peoples (55.2% vs. 42.8%; p = 0.022). Of 2910 patients with follow-up data, both groups had high SVR rates (95.3% of First Nations Peoples vs. 93.2% of non-Indigenous patients; p = 0.51) and 'good' adherence (90.0% vs. 86.9%, respectively; p = 0.43). However, 28.1% of First Nations Peoples were LTFU vs. 11.2% of non-Indigenous patients (p < 0.001). Among First Nations Peoples, younger age (adj-OR = 0.93, 95% CI 0.87-0.99) and treatment initiation in 2018-2019 vs. 2016 (adj-OR = 5.14, 95% CI 1.23-21.36) predicted LTFU, while higher fibrosis score was associated with better engagement in HCV care (adj-OR = 0.71, 95% CI 0.50-0.99). CONCLUSIONS: Our data showed that First Nations Peoples have an equivalent HCV cure rate, but higher rates of LTFU. Better strategies to increase engagement of First Nations Peoples with HCV care are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».