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Enregistrement W4322742156 · doi:10.3390/v15030661

The Cascade of Care for Hepatitis C Treatment in Rwanda: A Retrospective Cohort Study of the 2017–2019 Mass Screening and Treatment Campaign

2023· article· en· W4322742156 sur OpenAlexafffund
Marie Paul Nisingizwe, Jean Damascène Makuza, Naveed Z. Janjua, Nick Bansback, Bethany Hedt‐Gauthier, Janvier Serumondo, Eric Remera, Michael Law

Notice bibliographique

RevueViruses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyCohortCoinfectionInternal medicineLogistic regressionHepatitis CPsychological interventionCirrhosisFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to hepatitis C (HCV) testing and treatment is still limited globally. To address this, the Government of Rwanda launched a voluntary mass screening and treatment campaign in 2017. We studied the progression of patients through the cascade of HCV care during this campaign. We conducted a retrospective cohort study and included all patients screened at 46 hospitals between April 2017 and October 2019. We used hierarchical logistic regression to assess factors associated with HCV positivity, gaps in care, and treatment failure. A total of 860,801 people attended the mass screening during the study period. Some 5.7% tested positive for anti-HCV, and 2.9% were confirmed positive. Of those who were confirmed positive, 52% initiated treatment, and 72% of those initiated treatment, completed treatment and returned for assessment 12 weeks afterward. The cure rate was 88%. HCV positivity was associated with age, socio-economic status, sex, marital status, and HIV coinfection. Treatment failure was associated with cirrhosis, baseline viral load, and a family history of HCV. Our results suggest that future HCV screening and testing interventions in Rwanda and other similar settings should target high-risk groups. High dropout rates suggest that more effort should be put into patient follow-up to increase adherence to care.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,359
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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