Hepatitis C Virus Infection and Hospital-Related Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: People living with hepatitis C infection (HCV) have a significant impact on the global healthcare system, with high rates of inpatient service use. Direct-acting antivirals (DAAs) have the potential to alleviate this burden; however, the evidence on the impact of HCV infection and hospital outcomes is undetermined. This systematic review aims to assess this research gap, including how DAAs may modify the relationship between HCV infection and hospital-related outcomes. Methods: We searched five databases up to August 2022 to identify relevant studies evaluating the impact of HCV infection on hospital-related outcomes. We created an electronic database of potentially eligible articles, removed duplicates, and then independently screened titles, abstracts, and full-text articles. Results: A total of 57 studies were included. Analysis of the included studies found an association between HCV infection and increased number of hospitalizations, length of stay, and readmissions. There was less consistent evidence of a relationship between HCV and in-hospital mortality. Only four studies examined the impact of DAAs, which showed that DAAs were associated with a reduction in hospitalizations and mortality. In the 14 studies available among people living with HIV, HCV coinfection similarly increased hospitalization, but there was less evidence for the other hospital-related outcomes. Conclusions: There is good to high-quality evidence that HCV negatively impacts hospital-related outcomes, primarily through increased hospitalizations, length of stay, and readmissions. Given the paucity of studies on the effect of DAAs on hospital outcomes, future research is needed to understand their impact on hospital-related outcomes.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».