Notice bibliographique
Résumé
<div><p>Background</p><p>Hepatitis C virus (HCV) has high global prevalence and can lead to liver complications and death. Access to direct-acting antivirals (DAAs) in Canada increased following several policy changes, however the real-world impact of expanded DAA access and increased use of these drugs is unknown.</p><p>Objective</p><p>We aimed to determine the early change in rates of HCV-related hospitalizations overall and HCV-related hospitalizations with hepatocellular carcinoma (HCC) after expanded DAA access.</p><p>Methods</p><p>We conducted a population-based time series analysis using national administrative health databases in Canada. Rates of HCV-related hospitalizations and HCV-related hospitalizations with HCC were enumerated monthly between April 2006 and March 2020. We used Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models with ramp functions in October 2014 and January 2017 to evaluate the impact of policies to expand DAA access on hospitalization outcomes.</p><p>Results</p><p>Rates of HCV-related hospitalizations in Canada increased between 2006 and 2014, and gradually declined thereafter. The decrease after October 2014, or the first policy change, was significant (p = 0.0355), but no further change was found after the second policy change in 2017 (p = 0.2567). HCV-related hospitalizations with HCC increased until end of 2013, followed by a plateau, before declining in 2016. No significant shifts were found after the first policy change in 2014 (p = 0.1291) nor the second policy change in 2017 (p = 0.6324). Subgroup analyses revealed that those aged 50–64 and males had observable declines in rates of HCV-related hospitalizations in the year prior to the first policy change.</p><p>Conclusions</p><p>Expanding DAA access was associated with a drop in HCV-related hospitalizations in the overall Canadian population coinciding with the 2014 policy change. In light of the time required for HCV-related complications to manifest, continued ongoing research examining the real-world effectiveness of DAAs is required.</p></div>
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,128 | 0,045 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».