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Enregistrement W2048678700 · doi:10.1186/1471-2334-11-86

Female gender predicts lower access and adherence to antiretroviral therapy in a setting of free healthcare

2011· article· en· W2048678700 sur OpenAlexafffundabout
Christine Tapp, M‐J Milloy, Thomas Kerr, Ruth Zhang, Silvia Guillemi, Robert S. Hogg, Julio Montaner, Evan Wood

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BCGilead Sciences
Mots-clésMedicineConfidence intervalCohortHealth careOdds ratioLogistic regressionAntiretroviral therapyMedical prescriptionGeneralized estimating equationPublic healthCohort studyQuartileFamily medicineDemographyViral loadInternal medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Barriers to HIV treatment among injection drug users (IDU) are a major public health concern. However, there remain few long-term studies investigating key demographic and behavioral factors--and gender differences in particular--that may pose barriers to antiretroviral therapy (ART), especially in settings with universal healthcare. We evaluated access and adherence to ART in a long-term cohort of HIV-positive IDU in a setting where medical care and antiretroviral therapy are provided free of charge through a universal healthcare system. METHODS: We evaluated baseline antiretroviral use and subsequent adherence to ART among a Canadian cohort of HIV-positive IDU. We used generalized estimating equation logistic regression to evaluate factors associated with 95% adherence to antiretroviral therapy estimated based on prescription refill compliance. RESULTS: Between May 1996 and April 2008, 545 IDU participants were followed for a median of 23.8 months (Inter-quartile range: 8.5-91.6), among whom 341 (63%) were male and 204 (37%) were female. Within the six-month period prior to the baseline interview, 133 (39%) men and 62 (30%) women were on ART (p=0.042). After adjusting for clinical characteristics as well as drug use patterns measured longitudinally throughout follow-up, female gender was independently associated with a lower likelihood of being 95% adherent to ART (Odds Ratio [OR]=0.70; 95% Confidence Interval: 0.53-0.93). CONCLUSIONS: Despite universal access to free HIV treatment and medical care, female IDU were less likely to access and adhere to antiretroviral therapy, a finding that was independent of drug use and clinical characteristics. These data suggest that interventions to improve access to HIV treatment among IDU must be tailored to address unique barriers to antiretroviral therapy faced by female IDU.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations124
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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