The effect of spatial variation on linkage to care and treatment rates among patients with hepatitis C: A Canadian population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite significant global efforts towards eliminating hepatitis C virus (HCV) infection, multiple challenges remain in achieving this goal. In this study, we assessed the impact of geographical variation on HCV diagnosis and treatment rates in Alberta, Canada. Methods: Adults aged ≥20 years with a positive HCV antibody were identified from the provincial administrative sources from the fiscal years 2012 through 2017. To assess the differences across Alberta's rural-urban continuum, high-resolution spatial analyses using global and local spatial autocorrelation were applied to the HCV age- and sex-standardized prevalence rate at the sub-local geographic area level. We compared and tested differences in HCV RNA tests, HCV RNA positivity rates, and HCV treatment status across the different areas. Results: Between 2012 and 2017, we identified 18,768 patients who had tested positive for HCV Ab. Within this cohort, only 63.1% had HCV RNA repetitive. The HCV RNA positivity rate was 42.1%, and 65.3% had received HCV treatment after testing as HCV RNA positive. HCV Ab positive case counts exhibited a spatial distribution consistent with that of the population at risk: 67.5% in metro, 11.1% in urban, 19.7% in rural, and 1.8% in remote areas. The metropolitan area of Edmonton's age-and sex-standardized prevalence of 8.2 (95% CI 8.0–8.4) per 1,000 persons was higher than Calgary's standardized prevalence of 5.0 (95% CI 5.1–5.4) per 1,000 persons ( p < 0.001). HCV RNA and HCV treatment rates demonstrated significant spatial variation. Conclusions: HCV prevalence, diagnosis, and treatment exhibit significant spatial variation across rural-urban Alberta. Implementation of geographically oriented screening and treatment interventions would result in a time- and cost-efficient HCV elimination strategy.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».