Population-level cascade of care for hepatitis C in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global elimination of hepatitis C virus (HCV) is feasible using existent tools. Reporting the provincial HCV care cascade will contribute to national and global HCV elimination efforts. Methods: This observational study was a secondary use of population-level medical record data, including laboratory results for HCV testing and prescription data for HCV treatment in the province of Newfoundland and Labrador (NL). All patients with HCV antibody testing performed between Jan 1, 2017 and Jan 1, 2022 were included. All prescriptions dispensed from a community pharmacy in NL for any HCV treatment during the same period were included. Results: There were 84,252 antibody tests included. Of these, 3,626 (4.3%) tests were positive for HCV antibodies. Seventy eight percent (1,377/1,766) of the individuals with positive antibody tests were tested for HCV RNA. Only 377/1,061 (35.5%) individuals with a positive RNA test were treated, and 257/395 (65.1%) achieved sustained virological response at 12 weeks. Conclusions: NL has successfully identified and treated HCV, but treatment access is low. Targets for improvement include increased screening, reflex testing of positive antibody with RNA, increased linkage to care, change in treatment funding policy, and quicker treatment funding decision.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».