Disparities in health utilities among hepatitis C patients receiving care in different settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although chronic hepatitis C (CHC) disproportionately affects marginalized individuals, most health utility studies are conducted in hospital settings which are difficult for marginalized patients to access. We compared health utilities in CHC patients receiving care at hospital-based clinics and socio-economically marginalized CHC patients receiving care through a community-based program. METHODS: We recruited CHC patients from hospital-based clinics at the University Health Network and community-based sites of the Toronto Community Hep C Program, which provides treatment, support, and education to patients who have difficulty accessing mainstream health care. We elicited utilities using six standardized instruments (EuroQol-5D-3L [EQ-5D], Health Utilities Index Mark 2/Mark 3 [HUI2/HUI3], Short Form-6D [SF-6D], time trade-off [TTO], and Visual Analogue Scale [VAS]). Multivariable regression analysis was performed to examine factors associated with differences in health utility. RESULTS: Compared with patients recruited from the hospital setting ( n = 190), patients recruited from the community setting ( n = 101) had higher unemployment (87% versus 67%), history of injection drug use (88% versus 42%), and history of mental health issue(s) (79% versus 46%). Unadjusted health utilities were lower in community than hospital patients (e.g., EQ-5D: 0.722 [SD 0.209] versus 0.806 [SD 0.195]). Unemployment and a history of mental health issue(s) were significant predictors of low health utility. CONCLUSIONS: Socio-economically marginalized CHC patients have lower health utilities than patients typically represented in the CHC utility literature. Their utilities should be incorporated into future cost-utility analyses to better represent the population living with CHC in health policy decisions.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle