Prescribing direct-acting antivirals for hepatitis C treatment: a scoping review of factors that influence primary care providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatitis C is a significant public health challenge in Australia, particularly in diagnosis, treatment access, and ongoing care among people who inject drugs. Despite the availability of highly effective direct-acting antivirals and government subsidisation, treatment uptake has declined among this population in recent years, beyond what would be expected from the initial treatment of easier-to-reach patients. OBJECTIVES: This rapid scoping review aimed to identify barriers and enablers affecting primary care providers in prescribing direct-acting antivirals for hepatitis C treatment. ELIGIBILITY CRITERIA: Studies were included if they: were published after 2014, focused on DAA treatment, included primary care provider perspectives, contained primary data, identified barriers/enablers to treatment, and were conducted in high-income countries. SOURCES OF EVIDENCE: Two databases (Web of Science and Google Scholar) were searched for peer-reviewed articles. Primary care stakeholders were consulted through an online survey (n = 10) and telephone interviews (n = 7) to contextualise and validate findings. CHARTING METHODS: Data were charted using a standardised form capturing author, year, location, aim, participants, study details, and main findings. Analysis used a deductive approach to identify key themes. RESULTS: Twenty-three articles, mostly quantitative studies, were included in the review. The analysis identified four key domains influencing direct-acting antiviral prescription: provider characteristics, healthcare systems and service delivery, models of care, and societal and structural issues. CONCLUSIONS: This review provides insights into contemporary challenges in hepatitis C care delivery models and highlights critical structural, sociocultural, and interpersonal factors affecting testing and treatment, particularly for people who inject drugs. These findings have implications for improving direct-acting antiviral prescription rates in primary care settings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».