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Enregistrement W2020217683 · doi:10.1371/journal.pone.0035207

Social, Structural and Behavioral Determinants of Overall Health Status in a Cohort of Homeless and Unstably Housed HIV-Infected Men

2012· article· en· W2020217683 sur OpenAlexfundno aff
Elise D. Riley, Torsten B. Neilands, Kelly L. Moore, Jennifer Cohen, David R. Bangsberg, Diane V. Havlir

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthMcMaster University
Mots-clésMental healthMedicineCohortPopulationConfoundingDemographyGerontologyCohort studyMarginal structural modelEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies indicate multiple influences on the overall health of HIV-infected persons; however, few assess and rank longitudinal changes in social and structural barriers that are disproportionately found in impoverished populations. We empirically ranked factors that longitudinally impact the overall health status of HIV-infected homeless and unstably housed men. METHODS AND FINDINGS: Between 2002 and 2008, a cohort of 288 HIV+ homeless and unstably housed men was recruited and followed over time. The population was 60% non-Caucasian and the median age was 41 years; 67% of study participants reported recent drug use and 20% reported recent homelessness. At baseline, the median CD4 cell count was 349 cells/µl and 18% of eligible persons (CD4<350) took antiretroviral therapy (ART). Marginal structural models were used to estimate the population-level effects of behavioral, social, and structural factors on overall physical and mental health status (measured by the SF-36), and targeted variable importance (tVIM) was used to empirically rank factors by their influence. After adjusting for confounding, and in order of their influence, the three factors with the strongest negative effects on physical health were unmet subsistence needs, Caucasian race, and no reported source of instrumental support. The three factors with the strongest negative effects on mental health were unmet subsistence needs, not having a close friend/confidant, and drug use. ART adherence >90% ranked 5th for its positive influence on mental health, and viral load ranked 4th for its negative influence on physical health. CONCLUSIONS: The inability to meet food, hygiene, and housing needs was the most powerful predictor of poor physical and mental health among homeless and unstably housed HIV-infected men in an urban setting. Impoverished persons will not fully benefit from progress in HIV medicine until these barriers are overcome, a situation that is likely to continue fueling the US HIV epidemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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