Impact of COVID-19 Pandemic on Testing for Hepatitis B in British Columbia, Canada: An Interrupted Time Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous research suggests the COVID-19 pandemic was associated with reductions in HBV testing early in the pandemic. However, impacts of the pandemic on HBV testing in the longer-term and among people who inject drugs (PWID) are unclear. We investigated the impact of the pandemic and related policies on HBV testing from 2020 to 2022, including among PWID, in British Columbia (BC), Canada. Methods: Using population data from the BC COVID-19 Cohort, we conducted interrupted time series analyses of HBV surface antigen (HBsAg), HBV DNA, and HBV e-antigen (HBeAg) testing. The study included a prepandemic period (January 2017-February 2020), a transition period (March-May 2020), and pandemic periods in 2020 (June-December), 2021, and 2022. Results: HBsAg testing decreased by 16.5% (95% CI 13.9-18.9) and HBV DNA testing decreased by 11.6% (95% CI 9.5-13.6) in June-December 2020 relative to predicted levels, and testing remained lower than predicted throughout 2021 and 2022. Percentage reductions in HBV DNA testing were greater for PWID compared with non-PWID in 2020 (30.0% vs 11.2%) and thereafter. Changes in HBeAg testing overall were less pronounced but varied by sex and age. Conclusions: The pandemic and related policies were associated with decreases in HBsAg and HBV DNA testing in 2020, and testing remained lower than predicted throughout 2021 and 2022. Additional efforts to increase HBV testing are needed, including strategies to ensure linkage to care for PWID.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».