Factors associated with discontinuation of antiretroviral therapy in HIV-infected patients with alcohol problems
Notice bibliographique
Résumé
Although mortality rates among HIV-infected populations have declined with the advent of combination antiretroviral therapy (ART), patients with substance use disorders have benefited less from these therapies. While adherence to ART has been well studied, less is known about factors associated with discontinuation of ART. The aim of this study is to investigate predictors of discontinuation of ART in HIV-infected patients with alcohol problems, focusing on their substance use and depressive symptoms. The study cohort (n=266) was prospectively assessed with biannual standardised interviews between 2001 and 2005. Four predictor variables (cocaine, heroin, heavy alcohol use and substantial depressive symptoms) were assessed six months prior to the outcome (ART discontinuation). Longitudinal logistic regression models examined the association between predictor variables and ART discontinuation adjusting for age, gender, race/ethnicity, homelessness, CD4, HIV RNA and HIV Symptom Index. Subjects were 77% male; 43% black; 22% homeless; 45% used cocaine; 20% used heroin; 29% had heavy alcohol use; and 40% had substantial depressive symptoms. Discontinuation occurred in 135 (17%) of the observations (n=743). In bivariate analyses, cocaine use, heroin use and depressive symptoms were significantly associated with ART discontinuation but heavy alcohol use was not. In the multivariable model, substantial depressive symptoms (adjusted odds ratio (AOR)=1.66; 95% confidence interval (CI): 1.04, 2.65) but not cocaine (AOR=1.28; 95%CI: 0.76, 2.16) or heroin use (AOR=1.27 95%CI: 0.66, 2.44), remained significantly associated with ART discontinuation. Among HIV-infected adults with alcohol problems, depressive symptoms, but not substance use, predicted subsequent ART discontinuation. Recognition and treatment of depressive symptoms in this population may result in better maintenance of ART and its associated clinical benefits.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».