Trends in HIV prevalence, new diagnoses and mortality of persons with HIV who have entered care in Ontario, 1996 to 2009: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background Population-based estimates of HIV prevalence, rates of new HIV diagnoses and mortality rates among persons with HIV who have entered care are needed to optimize health service delivery and improve health outcomes of these individuals. However, these data are presently lacking for Ontario. Methods Using a validated case-finding algorithm, we conducted a population-based study using linked administrative healthcare databases to determine the prevalence of HIV and rates of new HIV diagnoses among adults aged 18 years and older in Ontario between 1996 and 2009, as well as all-cause mortality rates among persons with HIV over this same period. Results Between 1996 and 2009, the number of adults living with HIV increased by 98.6% and the age- and sex-standardized HIV prevalence increased by 52.8% (p < 0.001). Women and individuals 50 years and older accounted for an increasing proportion of persons with HIV, increasing from 12.8% to 19.7% (p < 0.001) and 10.4% to 29.9% (p < 0.001), respectively, between 1996 and 2009. Age and sex-standardized rates of new HIV diagnoses and mortality rates among persons with HIV decreased 32.5% (p < 0.001) and 71.9% (p < 0.001), respectively, during the study period. Interpretation The prevalence of HIV infection in Ontario has increased considerably between 1996 and 2009, with a greater relative burden being assumed by women and individuals aged 50 years and older. However, we estimate that only 55% of those infected have entered care. Interventions are required to link infected individuals to appropriate care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».