We have reached single-visit testing, diagnosis, and treatment for hepatitis C infection, now what?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Progress toward hepatitis C virus (HCV) elimination is impeded by low testing and treatment due to the current diagnostic pathway requiring multiple visits leading to loss to follow-up. Point-of-care testing technologies capable of detecting current HCV infection in one hour are a 'game-changer.' These tests enable diagnosis and treatment in a single visit, overcoming the barrier of multiple visits that frequently leads to loss to follow-up. Combining point-of-care HCV antibody and RNA tests should improve cost-effectiveness, patient/provider acceptability, and testing efficiency. However, implementing HCV point-of-care testing programs at scale requires multiple considerations. AREAS COVERED: This commentary explores the need for point-of-care HCV tests, diagnostic strategies to improve HCV testing, key considerations for implementing point-of-care HCV testing programs, and remaining challenges for point-of-care testing (including operator training, quality management, connectivity and reporting systems, regulatory approval processes, and the need for more efficient tests). EXPERT OPINION: It is exciting that single-visit testing, diagnosis, and treatment for HCV infection have been achieved. Innovations afforded through COVID-19 should facilitate the accelerated development of low-cost, rapid, and accurate tests to improve HCV testing. The next challenge will be to address barriers and facilitators for implementing point-of-care testing to deliver them at scale.
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.
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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle