Estimating Chronic Hepatitis B Prevalence and Undiagnosed Proportion in Canada, 2007-2021: Mathematical Framework Development
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic hepatitis B (CHB) remains a significant health burden for at least a hundred thousand Canadians. The government of Canada has endorsed the global strategy to eliminate hepatitis as a public health threat by 2030, but effectively targeting public health interventions is complicated by the silent nature of the disease, which can remain asymptomatic for decades. Objective: This study develops a framework to estimate the prevalence of CHB and the proportion of the infected population that remains undiagnosed. We apply the proposed method to national data from Canada, from 2007 to 2021. Methods: We infer the prevalence and undiagnosed proportion of CHB by fitting a mathematical state-transition model, based on the natural history of CHB, to observed CHB-related events. Data for the calibration were obtained from the Public Health Agency of Canada and Statistics Canada. Results: We estimate the national prevalence of CHB in Canada in 2021 to be 0.483% (95% CI 0.443%-0.535%). The corresponding percentage of undiagnosed cases was estimated to be 54.3% (95% CI 50.9%-58.9%). Conclusions: The estimates of CHB prevalence obtained via our method are in line with previous estimates obtained from national seroprevalence studies. More specialized estimates, stratified by province or age cohort, may be achievable with detailed health administrative data.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».