Prevalence of hepatitis B and C infection and linkage to care among patients with Non-Communicable Diseases in three rural Rwandan districts: a retrospective cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rwanda's Hepatitis C elimination campaign has relied on mass screening campaigns. An alternative "micro-elimination" strategy focused on specific populations, such as non-communicable disease (NCD) patients, could be a more efficient approach to identifying patients and linking them to care. METHODS: This retrospective cross-sectional study used routine data collected during a targeted screening campaign among NCD patients in Kirehe, Kayonza, and Burera districts of Rwanda and patients receiving oncology services from the Butaro District Hospital. The campaign used rapid diagnostic tests to screen for Hepatitis B surface antigen (HBsAg) and Hepatitis C antibody (anti-HCV). We reported prevalences and 95% confidence intervals for HBsAg and anti-HCV, assessed for associations between patients' clinical programs and hepatitis B and C, and reported cascade of care for the two diseases. RESULTS: Out of 7,603 NCD patients, 3398 (45.9%) self-reported a prior hepatitis screening. Prevalence of HBsAg was 2.0% (95% CI: 1.7%-2.3%) and anti-HCV was 6.7% (95% CI: 6.2%-7.3%). The prevalence of HBsAg was significantly higher among patients < 40 years (2.4%). Increased age was significantly associated with anti-HCV (12.0% among patients ≥ 70 years). Of the 148 individuals who screened positive for HbsAg, 123 had viral load results returned, 101 had detectable viral loads (median viral load: 451 UI/mL), and 12 were linked to care. Of the 507 individuals who screened positive for anti-HCV, 468 had their viral load results returned (median viral load: 1,130,000 UI/mL), 304 had detectable viral loads, and 230 were linked to care. CONCLUSION: Anti-HCV prevalence among Rwandan patients with NCD was high, likely due to their older age. NCD-HCV co-infected patients had high HCV viral loads and may be at risk of poor outcomes from hepatitis C. Hepatitis C micro-elimination campaigns among NCD patients are a feasible and acceptable strategy to enhance case detection in this high-prevalence population with elevated viral loads and may support linkage to care for hepatitis C among elderly populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».