Epidemiological Modeling of the Impact of Public Health Policies on Hepatitis C: Protocol for a Gamification Tool Targeting Microelimination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C is a disease with a strong social component, as its main transmission route is via blood, making it associated with lifestyle. Therefore, it is suitable to be worked on from the perspective of public health policy, which still has a lot of room to explore and improve, contrary to diagnoses and treatments, which are already very refined and effective. OBJECTIVE: An interactive gamified policy tool, designated as Let's End HepC (LEHC), was created to understand the impact of policies related to hepatitis C on the disease's epidemiology on a yearly basis until 2030. METHODS: To this end, an innovative epidemiological model was developed, integrating Markov chains to model the natural history of the disease and adaptive conjoint analysis to reflect the degree of application of each of the 24 public health policies included in the model. This double imputation model makes it possible to assess a set of indicators such as liver transplant, incidence, and deaths year by year until 2030 in different risk groups. Populations at a higher risk were integrated into the model to understand the specific epidemiological dynamics within the total population of each country and within segments that comprise people who have received blood products, prisoners, people who inject drugs, people infected through vertical transmission, and the remaining population. RESULTS: The model has already been applied to a group of countries, and studies in 5 of these countries have already been concluded, showing results very close to those obtained through other forms of evaluation. CONCLUSIONS: The LEHC model allows the simulation of different degrees of implementation of each policy and thus the verification of its epidemiological impact on each studied population. The gamification feature allows assessing the adequate fulfillment of the World Health Organization goals for the elimination of hepatitis C by 2030. LEHC supports health decision makers and people who practice patient advocacy in making decisions based on science, and because LEHC is democratically shared, it ends up contributing to the increase of citizenship in health. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/38521.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».