The Impact of COVID-19 and Related Public Health Measures on Hepatitis C Testing in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic disrupted progress towards global HCV elimination goals by interrupting essential health services in Canada and globally. We aimed to evaluate the effect of the pandemic on hepatitis C virus (HCV) testing rates in a population-based cohort study in Ontario using health administrative data. All residents with records of either HCV antibody or ribonucleic acid (RNA) tests were included. Monthly testing rate per 1000 population were compared during the pre-pandemic (01/01/2015-29/02/2020) and pandemic (01/03/2020-31/12/2022) periods using interrupted time series models, stratified by sex, homelessness, human immunodeficiency virus (HIV), and immigration status, and people who inject drugs (PWID). The HCV testing rate followed a statistically significant upward trend before the pandemic, dropping at its onset with 1.38/1000 fewer individuals initiating testing monthly. Compared to counterfactual estimates, the observed monthly number of people tested per 1000 population was lower by 1.41 (95% CI: 1.18-1.64) in 2020 (May-Dec), 1.17 (95% CI: 0.99-1.36) in 2021, and 1.41 (95% CI: 1.22-1.59) in 2022, corresponding to relative reductions of 47%, 34%, and 41%, respectively. Testing rates remained below expected levels across all subgroups throughout 2020-2022, with the greatest absolute declines observed among people co-infected with HIV, people experiencing homelessness, and PWID. Tailored, equity-focused interventions are needed to address these persistent gaps in HCV testing, without which Canada's progress toward its 2030 elimination targets remains at risk.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».