The effect of history of injection drug use and alcoholism on HIV disease progression
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of highly active antiretroviral therapy (HAART) in preventing disease progression can be negatively influenced by the high prevalence of substance use among patients. Here, we quantify the effect of history of injection drug use and alcoholism on virologic and immunologic response to HAART. Clinical and survey data, collected at the start of HAART and at the interview date, were based on the study Longitudinal Investigations into Supportive and Ancillary Health Services (LISA) in British Columbia, Canada. Substance use was a three-level categorical variable, combining information on history of alcohol dependence and of injection drug use, defined as: no history of alcohol and injection drug use; history of alcohol or injection drug use; and history of both alcohol and injection drug use. Virologic response (pVL) was defined by ≥ 2 log10 copy/mL drop in a viral load. Immunologic response was defined as an increase in CD4 cell count percent of ≥ 100%. We used cumulative logit modeling for ordinal responses to address our objective. Of the 537 HIV-infected patients, 112 (21%) were characterized as having a history of both alcohol and injection drug use, 173 (32%) were nonadherent (<95%), 196 (36%) had a CD4⁺/pVL⁺ (Best) response, 180 (34%) a CD4⁺/pVL⁻ or a CD4⁻ /pVL⁺ (Incomplete) response, and 161 (30%) a CD4⁻ /pVL⁻ (Worst) response. For individuals with history of both alcohol and injection drug use, the estimated probability of non-adherence was 0.61, and (0.15, 0.25, 0.60) of Best, Incomplete and Worse responses, respectively. Screening and detection of substance dependence will identify individuals at high-risk for nonadherence and ideally prevent their HIV disease from progressing to advanced stages where HIV disease can become difficult to manage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».