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Record W7161790868 · doi:10.82308/33599

Estimating variations between health care centres in the uptake of Hepatitis C Virus (HCV) treatment in HIV-HCV co-infected patients

2013· dissertation· en· W7161790868 on OpenAlexaboutno aff
Martin Potter

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicHepatitis C virus research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHepatitis CHepatitis C virusSidaHealth servicesHuman immunodeficiency virus (HIV)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif: L'objectif de cette étude mieux est de déterminer l'impact que les centres de sante ont sur l'initiation de traitement à l'infection du VHC chez les patients ayant une coïnfection par le VIH, suite à un ajustement des caractéristiques « case-mix ». Méthode: Utilisant les données obtenues de la Cohorte Canadienne de Co-Infection, des analyses de survie, via une méthode bayésienne, furent entamées avec des interceptes aléatoires pour chacun des 16 centres. Afin de prendre en considération les variations entre les centres, les modèles furent ajustés pour les variables « case-mix » : l'âge, genre, ethnicité, génotype VHC; et a l'admission dans la cohorte, durée de l'infection au VHC, prise d'antirétroviraux, antécédents de maladies psychiatriques, taux de CD4, itinérance, usage de drogue intraveineuse, et usage d'alcool. Les différences entre les centres de sante sur les taux d'initiations au traitement du VHC furent déterminées, et les centres furent classés selon leur taux d'initiation de traitement. Résultats: Parmi les 996 participants de la cohorte, 390 furent exclus (traitement du VHC dans le passé n=170, éradication spontanée n=50, contribution d'une seule donnée n= 160, valeur de CD4 manquante n=10). Sur les 606 participants restants, 122 ont débuté un traitement. Les participants ayant un génotype favorable (2 ou 3) étaient plus prédisposés à débuter un traitement. Les participants de deux centres avaient un taux plus élevé de traitement au VHC, tandis qu'un centre avait un taux d'initiation au traitement inférieur. Conclusions: Apres ajustement des variables « case-mix », il demeure une variation appréciable entre les divers centres de santé sur les taux d'initiation au traitement de l'infection au VHC. Déterminer les facteurs associés aux deux centres ayant le plus haut taux d'initiation au traitement pourrait donner une piste permettant d'augmenter l'accessibilité au traitement du VHC pour les gens ayant une coïnfection VIH-VHC.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.052
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.052
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.370
Teacher spread0.341 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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