Care strategies for pregnant people and women living with hepatitis C in North America
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C is a global health concern, with over 50 million people infected. Marginalized populations, particularly people who inject drugs, may not receive treatment despite an increased infection rate; similarly, there are gender disparities in the hepatitis C cascade of care, leaving some women undertreated. This is especially problematic, as hepatitis C rates are increasing substantially among individuals of childbearing age and pregnant people. While hepatitis C epidemiology and baseline characteristics are well understood, models of care focused on pregnant people that provide solutions to these barriers in attaining care are needed to increase health equity and achieve hepatitis C elimination. The adoption of highly effective, direct-acting antivirals for hepatitis C treatment has helped tremendously, but direct-acting antivirals must be accessible, and their availability must be combined with enhanced screening efforts. We review newly developed models of care for pregnant people who have hepatitis C and provide several case studies (with patient examples) of methods that have improved the care cascade and patient outcomes in our practices. Some models, such as mother-infant collocated care, allow postpartum and infant hepatitis C care to occur simultaneously, minimizing the number of visits and maximizing access to patient care. Other models, such as mobile point-of-care services and peer navigation, help marginalized populations attain access to care regardless of insurance status and transportation accessibility and provide peer support to help overcome treatment barriers, such as stigma and poverty. Additional innovative hepatitis C care models for pregnant people and women include modeling-based response-guided treatment, interdisciplinary collocated care models, and an integrated medical home model. Ultimately, there is no "one size fits all" hepatitis C model of care, as needs differ according to region, population demographics, and individual circumstances. As our review shows, many of the models apply multidisciplinary approaches to provide a range of care options. Reviewing the available models of care will help identify how practitioners can increase patient engagement with care and improve treatment uptake and completion rates among pregnant people and women and thus can contribute to hepatitis C elimination.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».