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Enregistrement W7023455515

Overcoming Hepatitis C: changes in quality of life, healthcare use and substance use in HIV-coinfected patients after antiviral therapy

2014· dissertation· en· W7023455515 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueNonlinear Partial Differential Equations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésHepatitis CCohortHepatitis C virusAntiviral treatmentQuality of life (healthcare)Antiviral therapyHealth careIncidence (geometry)Cohort study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In chronic hepatitis C virus (HCV) mono-infection and HIV/ HCV co-infection, the goal of antiviral treatment is a sustained virologic response (SVR). Some clinical benefits of SVR have been identified among HIV co-infected patients. However, endpoints beyond liver-related outcomes have not been well documented in co-infected patients who often have concurrent problems. We examined changes in health-related quality of life (HRQOL), health service use and substance over time among patients treated for HCV, in particular SVR-achievers and non-responders. Methods: HIV/ HCV co-infected patients with detectable HCV RNA were selected from the Canadian Co-infection Cohort and followed every six months. HRQOL was self-reported using the EuroQOL-5D visual analogue scale from 0 to 100 (worst to best health). Incidence rate ratios (IRR) for health service utilization and proportion of current users for substance use were determined. Linear and negative binomial regressions were used to model the effects of SVR on HRQOL and healthcare utilization respectively. Results:Of 1002 chronic HCV patients, 169 (17%) received treatment— 65 (38%) achieved SVR, 46 (27%) did not, 35 (21%) had ongoing treatment and 23 (14%) had unknown treatment response. EuroQOL scores improved in SVR-achievers after treatment (median (Q1, Q3): from 71 (60, 80) to 80 (70, 95.8)), but not in non-achievers (median (Q1, Q3): from 70 (48, 80) to 68 (50, 80)). Overall, SVR-achievers used fewer health services than non-achievers, particularly emergency visits and hospitalizations (IRR (95% CI): 0.36 (0.1, 1.0) and 0.17 (0.0, 0.5), respectively). One exception was walk-in clinic visits (IRR: 3.26 (95% CI: 1.3, 10.6)). Achieving SVR was associated with markedly decreased in-patient service use (IRR: 0.21 (95% CI: 0.07, 0.64). All Patients reduced tobacco smoking and illicit drug use behaviours, but alcohol consumption increased post-treatment among all patients (percentage reporting consumption: from 49% pre-treatment to 64% post-treatment in SVR-achievers; from 44% to 61% in non-achievers).Conclusions: HCV treatment and SVR can have a range of effects on HRQOL, healthcare use and substance use in HIV/ HCV co-infection. Longer follow-up is required to determine the duration of health benefits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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