Factors linked to transitions in adherence to antiretroviral therapy among HIV-infected illicit drug users in a Canadian setting
Notice bibliographique
Résumé
HIV-positive people who use illicit drugs typically achieve lower levels of adherence to antiretroviral therapy and experience higher rates of sub-optimal HIV/AIDS treatment outcomes. Given the dearth of longitudinal research into ART adherence dynamics, we sought to identify factors associated with transitioning into and out of optimal adherence to ART in a longitudinal study of HIV-infected people who use illicit drugs (PWUD) in a setting of universal no-cost HIV/AIDS treatment. Using data from a prospective cohort of community-recruited HIV-positive illicit drug users confidentially linked to comprehensive HIV/AIDS treatment records, we estimated longitudinal factors associated with losing or gaining ≥95% adherence in the previous six months using two generalized linear mixed-effects models. Among 703 HIV-infected ART-exposed PWUD, becoming non-adherent was associated with periods of homelessness (adjusted odds ratio [AOR] = 2.52, 95% confidence interval [95% CI]: 1.56-4.07), active injection drug use (AOR = 1.25, 95% CI: 1.01-1.56) and incarceration (AOR = 1.54, 95% CI: 1.10-2.17). Periods of sex work (AOR = 0.51, 95% CI: 0.34-0.75) and injection drug use (AOR = 0.62, 95% CI: 0.50-0.77) were barriers to becoming optimally adherent. Methadone maintenance therapy was associated with becoming optimally adherent (AOR = 1.87, 95% CI: 1.50-2.33) and was protective against becoming non-adherent (AOR = 0.52, 95% CI: 0.41-0.65). In conclusion, we identified several behavioural, social and structural factors that shape adherence patterns among PWUD. Our findings highlight the need to consider these contextual factors in interventions that support the effective delivery of ART to this population.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».