Survival of HIV-Infected Adolescents on Antiretroviral Therapy in Uganda: Findings from a Nationally Representative Cohort in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents have been identified as a high-risk group for poor adherence to and defaulting from combination antiretroviral therapy (cART) care. However, data on outcomes for adolescents on cART in resource-limited settings remain scarce. METHODS: We developed an observational study of patients who started cART at The AIDS Service Organization (TASO) in Uganda between 2004 and 2009. Age was stratified into three groups: children (≤10 years), adolescents (11-19 years), and adults (≥20 years). Kaplan-Meier survival curves were generated to describe time to mortality and loss to follow-up, and Cox regression used to model associations between age and mortality and loss to follow-up. To address loss to follow up, we applied a weighted analysis that assumes 50% of lost patients had died. FINDINGS: A total of 23,367 patients were included in this analysis, including 810 (3.5%) children, 575 (2.5%) adolescents, and 21 982 (94.0%) adults. A lower percentage of children (5.4%) died during their cART treatment compared to adolescents (8.5%) and adults (10%). After adjusting for confounding, other features predicted mortality than age alone. Mortality was higher among males (p<0.001), patients with a low initial CD4 cell count (p<0.001), patients with advanced WHO clinical disease stage (p<0.001), and shorter duration of time receiving cART (p<0.001). The crude mortality rate was lower for children (22.8 per 1000 person-years; 95% CI: 16.1, 29.5), than adolescents (36.5 per 1000 person-years; 95% CI: 26.3, 46.8) and adults (37.5 per 1000 person-years; 95% CI: 35.9, 39.1). INTERPRETATION: This study is the largest assessment of adolescents receiving cART in Africa. Adolescents did not have cART mortality outcomes different from adults or children.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».