Public health interventions, priority populations, and the impact of COVID-19 disruptions on hepatitis C elimination among people who have injected drugs in Montreal (Canada): A modeling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Montreal (Canada), high hepatitis C virus (HCV) seroincidence (21 per 100 person-years in 2017) persists among people who have injected drugs (PWID) despite relatively high testing rates and coverage of needle and syringe programs (NSP) and opioid agonist therapy (OAT). We assessed the potential of interventions to achieve HCV elimination (80% incidence reduction and 65% reduction in HCV-related mortality between 2015 and 2030) in the context of COVID-19 disruptions among all PWID and PWID living with HIV. METHODS: Using a dynamic model of HCV-HIV co-transmission, we simulated increases in NSP (from 82% to 95%) and OAT (from 33% to 40%) coverage, HCV testing (every 6 months), or treatment rate (100 per 100 person-years) starting in 2022 among all PWID and PWID living with HIV. We also modeled treatment scale-up among active PWID only (i.e., people who report injecting in the past six months). We reduced intervention levels in 2020-2021 due to COVID-19-related disruptions. Outcomes included HCV incidence, prevalence, and mortality, and proportions of averted chronic HCV infections and deaths. RESULTS: COVID-19-related disruptions could have caused temporary rebounds in HCV transmission. Further increasing NSP/OAT or HCV testing had little impact on incidence. Scaling-up treatment among all PWID achieved incidence and mortality targets among all PWID and PWID living with HIV. Focusing treatment on active PWID could achieve elimination, yet fewer projected deaths were averted (36% versus 48%). CONCLUSIONS: HCV treatment scale-up among all PWID will be required to eliminate HCV in high-incidence and prevalence settings. Achieving elimination by 2030 will entail concerted efforts to restore and enhance pre-pandemic levels of HCV prevention and care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».