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Enregistrement W4323041292 · doi:10.1002/hsr2.773

Hepatitis B virus screening in Asian immigrants: Community‐based campaign to increase screening and linkage to care: A cross‐sectional study

2023· article· en· W4323041292 sur OpenAlexaff
Aziza Win, Scott King, Gregory Wu

Notice bibliographique

RevueHealth Science Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGilead Sciences
Mots-clésMedicineImmigrationHepatitis B virusHepatitis BMetropolitan areaDemographyFamily medicineCross-sectional studyVaccinationGerontologyVirologyVirusGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Despite established screening guidelines, many Asian immigrants remain unscreened. Furthermore, those with chronic hepatitis B (CHB) are not linked to care citing multiple barriers. The objective of this study was to determine the role of our community-based hepatitis B virus (HBV) campaign on HBV screening and the success of linkage to care (LTC) efforts. Methods: Asian immigrants from the New Jersey and New York metropolitan areas were screened for HBV from 2009 to 2019. We started to collect LTC data starting in 2015, and those found to be positive were followed up. In 2017, because of low LTC rates, nurse navigators were hired to aid in the LTC process. Those excluded from the LTC process included those who were already linked to care, declined, and/or had moved or passed away. Results: Total of 13,566 participants were screened from 2009 to 2019, of which, the results for 13,466 were available. Of these, 372 (2.7%) were found to have positive HBV status. Approximately 49.3% were female and 50.1% were male, and the rest were of unknown gender. A total of 1191 (10.0%) participants were found to be HBV negative but required vaccination. When we started to track LTC, we found 195 participants that were eligible for LTC between 2015 and 2017 after the exclusion criteria were applied. It was found that only 33.8% were successfully linked to care in that time period. After hiring nurse navigators, we saw LTC rates increase to 85.7% in 2018 and to 89.7% in 2019. Conclusion: HBV community screening initiatives are imperative to increase screening rates in the Asian immigrant population. We were also able to demonstrate that nurse navigators can successfully help increase LTC rates. Our HBV community screening model can address issues with barriers to care including lack of access in comparable populations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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