Factors Associated With Study Attrition Among HIV-Infected Risky Drinkers in St. Petersburg, Russia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participant attrition in HIV longitudinal studies may introduce bias and diminish research quality. The identification of participant characteristics that are predictive of attrition might inform retention strategies. OBJECTIVE: The study aimed to identify factors associated with attrition among HIV-infected Russian risky drinkers from the secondary HIV prevention HERMITAGE trial. We examined whether current injection drug use (IDU), binge drinking, depressive symptoms, HIV status nondisclosure, stigma, and lifetime history of incarceration were predictors of study attrition. We also explored effect modification due to gender. METHODS: Complete loss to follow-up (LTFU), defined as no follow-up visits after baseline, was the primary outcome, and time to first missed visit was the secondary outcome. We used multiple logistic regression models for the primary analysis, and Cox proportional hazards models for the secondary analysis. RESULTS: Of 660 participants, 101 (15.3%) did not return after baseline. No significant associations between independent variables and complete LTFU were observed. Current IDU and HIV status nondisclosure were significantly associated with time to first missed visit (adjusted hazard ratio [AHR], 1.39; 95% CI, 1.03-1.87; AHR, 1.38; 95% CI, 1.03-1.86, respectively). Gender stratified analyses suggested a larger impact of binge drinking among men and history of incarceration among women with time to first missed visit. CONCLUSIONS: Although no factors were significantly associated with complete LTFU, current IDU and HIV status nondisclosure were significantly associated with time to first missed visit in HIV-infected Russian risky drinkers. An understanding of these predictors may inform retention efforts in longitudinal studies.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».