Trust in Physicians and Racial Disparities in HIV Care
Notice bibliographique
Résumé
Mistrust among African Americans is often considered a potential source of racial disparities in HIV care. We sought to determine whether greater trust in one's provider among African-American patients mitigates racial disparities. We analyzed data from 1,104 African-American and 201 white patients participating in a cohort study at an urban, academic HIV clinic between 2005 and 2008. African Americans expressed lower levels of trust in their providers than did white patients (8.9 vs. 9.4 on a 0-10 scale; p < 0.001). African Americans were also less likely than whites to be receiving antiretroviral therapy (ART) when eligible (85% vs. 92%; p = 0.02), to report complete ART adherence over the prior 3 days (83% vs. 89%; p = 0.005), and to have a suppressed viral load (40% vs. 47%; p = 0.04). Trust in one's provider was not associated with receiving ART or with viral suppression but was significantly associated with adherence. African Americans who expressed less than complete trust in their providers (0-9 of 10) had lower ART adherence than did whites (adjusted OR, 0.40; 95% CI, 0.25-0.66). For African Americans who expressed complete trust in their providers (10 of 10), the racial disparity in adherence was less prominent but still substantial (adjusted OR, 0.59; 95% CI, 0.36-0.95). Trust did not affect disparities in receipt of ART or viral suppression. Our findings suggest that enhancing trust in patient-provider relationships for African-American patients may help reduce disparities in ART adherence and the outcomes associated with improved adherence.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».