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Enregistrement W4316079854 · doi:10.14309/01.ajg.0000861972.00368.e8

S1333 Acceptability and Feasibility of Hepatitis B Screening Using Dried Blood Spots in a Free Community Health Fair Setting

2022· article· en· W4316079854 sur OpenAlexaboutno aff
Sirisha Gaddipati, Kristin N Gmunder, Joseph Deshan, Osmay Cardoso, Amar R. Deshpande, Patricia D. Jones

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineHepatitis BHepatitis B virusCommunity healthPublic healthInternal medicineNursingImmunologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Chronic hepatitis B virus (HBV) infection is a major global health problem. Rates of HBV in Florida are higher than the national rate, reflecting immigration patterns. There are pervasive barriers to screening for HBV. In this study, we aimed to assess the feasibility of using dried blood spot (DBS) tests to screen for HBV at medical-student run, free community health fairs and to understand factors influencing acceptability of such testing. Methods: Participants attended two of the University of Miami’s Mitchell Wolfson Sr. Department of Community Service (DOCS) health fairs in December 2021 and April 2022. At these USPSTF-based screening health fairs, patients were invited to participate and complete a questionnaire assessing HBV screening acceptability. Those who agreed to screening had fingerstick performed and DBS testing; DBS cards were shipped to Molecular Testing Labs (Vancouver, WA). Samples were processed for hepatitis B surface antigen and results were returned to DOCS student personnel, who then provided results via letter and/or telephone call according to a pre-specified schema over 3 to 4 weeks. (Figure) Results: There were 82 participants in this pilot study. While all participants agreed to receive DBS testing, 28.0% reported that aspects made them feel uncomforTable, citing the long turnaround time for results, 78.2%, and lack of financial resources should treatment be necessary, 69.9%. The majority, 72.0%, found the proposed screening acceptable, but proposed that other community members might be uncomforTable with screening due to the lack of immediate results, 33.9%, and lack of resources for treatment, 30.5%. In total, 73 patients had negative tests, 8 patients had insufficient samples for adequate screening; 1 patient received preliminary positive findings for HBV infection. Conclusion: In a community health fair setting, we found that using DBS to screen for HBV was acceptable among most participants receiving similar health screenings. Offering screening tests with faster turnaround time for results could improve acceptability. The finding of insufficient samples highlights the need for quality improvement training to obtain adequate blood samples. Participant concern regarding lack of financial resources if treatment is needed has been reported in other studies. Future studies will examine acceptability at other health fairs with different demographics and a cost-benefit analysis of routine screening for HBV amongst vulnerable patients.Figure 1.: Figure A shows the geographic distribution of the countries of origin of patients seen at the community health fairs. Figure B displays proportion of patients who have been vaccinated for HBV as well as those who have not been vaccinated and those who are unaware of their vaccination status. Figure C shows testing results and the schema utilized to return results to participants and patients Table 1. - Demographics of patients who underwent HBV Screening Median age (years) 49.5 Female sex (%) 50 Race/Ethnicity (%) Black (African American) 2.4 Black (Hispanic) 4.9 White (Hispanic) 85.4 White (Non-Hispanic) 3.7 Prefer not to answer 3.7 Language Preferences (%) Spanish 78 English 22 Country of Origin: United States (%) 12.2 Insurance Type (%) Uninsured 58.5 Private 28 Medicare/Medicaid 6.1 Other/Do not know/Refused 7.3

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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