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Enregistrement W4308184764 · doi:10.1002/hep4.2101

Leveraging corona virus disease 2019 vaccination to promote hepatitis C screening

2022· article· en· W4308184764 sur OpenAlexaff
Aaron Vanderhoff, David Smookler, Mia J. Biondi, Scott Enman, Tintin Fuliang, Sana Mahmood, Agustina Crespi, María Elena Márquez, Rafique Van Uum, Lucy You, Brett Wolfson‐Stofko, Renee Logan, Erin LeDrew, Hemant Shah, Harry L.A. Janssen, Camelia Capraru, Elisa Venier, Jordan J. Feld

Notice bibliographique

RevueHepatology Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationHepatitis C virusMedicinePandemicDiseaseVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirusAntibodyTest (biology)ImmunologyHealth careFamily medicineInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health care initiatives, such as hepatitis C virus (HCV) screening, have been greatly overshadowed by the corona virus disease 2019 (COVID-19) pandemic. However, COVID-19 vaccination programs also provide an opportunity to engage with a high volume of people in a health care setting. We collaborated with a large COVID vaccination center to offer HCV point-of-care testing followed by dried blood spot collection for HCV RNA. Additionally, this opportunity was used to evaluate the practical significance of a 5-minute version of the OraQuick HCV antibody test in lieu of the standard 20-minute test. We tested 2317 individuals; 31 were HCV antibody positive and six were RNA positive of which four were treated and reached sustained virological response. Over a third of those surveyed said they would not have participated had the test required 20 minutes. Conclusion : Colocalizing HCV testing and linkage to care at a COVID vaccination clinic was found to be highly feasible; furthermore, a shortened antibody test greatly improves the acceptance of testing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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