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Enregistrement W4392978894 · doi:10.26443/mjgh.v12i1.1199

Non-Specialist Treatment Model for Hepatitis C Virus (HCV) in Canadian Carceral Settings: A Telemedical Focus

2023· article· en· W4392978894 sur OpenAlexaffabout
Julian Lam

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Hepatitis C virusMedicineHepatitis CPrisonTelemedicineIncidence (geometry)Health careVirologyFamily medicineVirusPolitical sciencePsychologyGeographyCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 
 
 Hepatitis C virus (HCV) is a pronounced health problem in carceral settings globally. For Canadian prisons, it is estimated that approximately 25% of those incarcerated have been previously exposed to HCV. Despite being a high prevalence context, Canadian corrections facilities have largely failed to provide adequate care to those with HCV due to their reliance on traditional treatment models. Specifically, this involves hospital-based specialist clinics for patients in corrections facilities nearby – a practice known to be associated with a low incidence of treatment initiation. This paper will explore the use of a contemporary model premised on empowering non-specialist care and the use of telemedicine. This model has found success within other global settings, as will be discussed using case studies from Australia and the United States, and other HCV literature. With the WHO setting an ambitious 90% HCV global reduction goal by 2030, it has become imperative that Canada prioritizes high prevalence populations, such as those in carceral settings, and in turn, looks to more efficient and targeted models of HCV care for these individuals.
 
 

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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