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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».