Rapid hepatitis C virus point-of-care RNA testing and treatment at an integrated supervised consumption service in Toronto, Canada: a prospective, observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite high burden of Hepatitis C (HCV) among people who inject drugs, significant barriers to care persist. The aim of this study was to evaluate the provision of rapid, low-barrier point-of-care (POC) HCV RNA testing and linkage to care among clients of a supervised consumption service (SCS) located within a community health centre in Toronto, Canada. Secondary aims included measuring HCV RNA prevalence at baseline, HCV incidence during follow-up and exploring factors associated with HCV RNA positivity and treatment uptake. Methods: Participants were enrolled in a prospective, observational cohort from August 13, 2018 to September 30, 2021. Those with positive HCV RNA tests were offered immediate referral to onsite treatment. Those with negative results were offered repeat testing every three months for up to four visits. HCV incidence was estimated as the number of incident HCV infections per 100 person-years at risk, among those HCV RNA negative at baseline who returned for ≥1 follow-up visit. Missing data were reported when present. Findings: 128 participants were enrolled with four later removed due to ineligibility. At baseline, 54 of 124 eligible participants (43.5%) tested HCV RNA positive. HCV incidence was 35.1 cases per 100 person-years (95% CI: 18.9-65.3) with a cumulative incidence of 38.3% at 15 months of follow-up. Among participants HCV RNA positive at baseline or follow-up (n = 64), 67.2% (n = 43) were linked to HCV care and treatment was initiated among 67.4% (n = 29/43). Interpretation: High HCV RNA prevalence and incidence demonstrate that the SCS serves a high-risk population for HCV. Testing acceptance was high, as was treatment engagement. POC HCV RNA testing positions SCSs as an important point of HCV care access. Funding: HCV Micro-Elimination Grant, Gilead Sciences Canada; in-kind support from Cepheid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».