Hepatitis C treatment outcomes among people who inject drugs experiencing unstable versus stable housing: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of hepatitis C virus (HCV) among people who inject drugs (PWID) is between 50-70%. Prior systematic reviews demonstrated that PWID have similar direct acting antiviral treatment outcomes compared to non-PWID; however, reviews have not examined treatment outcomes by housing status. Given the links between housing and health, identifying gaps in HCV treatment can guide future interventions. METHODS: We conducted a systematic review using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. We searched six databases for articles from 2014 onward. Two reviewers conducted title/abstract screenings, full-text review, and data extraction. We extracted effect measures for treatment initiation, adherence, completion, success, and reinfection by housing status. Studies underwent quality and certainty assessments, and we performed meta-analyses as appropriate. RESULTS: Our search yielded 473 studies, eight of which met inclusion criteria. Only the treatment initiation outcome had sufficient measures for meta-analysis. Using a random-effects model, we found those with unstable housing had 0.40 (0.26, 0.62) times the odds of initiating treatment compared to those with stable housing. Other outcomes were not amenable for meta-analysis due to a limited number of studies or differing outcome definitions. CONCLUSIONS: Among PWID, unstable housing appears to be a barrier to HCV treatment initiation; however, the existing data is limited for treatment initiation and the other outcomes we examined. There is a need for more informative studies to better understand HCV treatment among those with unstable housing. Specifically, future studies should better define housing status beyond a binary, static measure to capture the nuances and complexity of housing and its subsequent impact on HCV treatment. Additionally, researchers should meaningfully consider whether the outcome(s) of interest are being accurately measured for individuals experiencing unstable housing.
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 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 | 0,019 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».