Outcomes of Antiretroviral Therapy Over a 10-Year Period of Expansion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the evolution of program outcomes associated with rapid expansion of antiretroviral therapy (ART) in resource-limited settings. We describe temporal trends and assess associations with mortality and loss to follow-up (LTFU) in HIV cohorts from 8 countries. DESIGN: Multicohort study using electronic health records. METHODS: Analysis included adults in 25 Médecins Sans Frontières-supported programs initiating ART between 2001 and 2011. Kaplan-Meier methods were used to describe time to death or LTFU and proportional hazards models to assess associations with individual and program factors. RESULTS: ART programs (n = 132,334, median age 35 years, 61% female) expanded rapidly. Whereas 36-month mortality decreased from 22% to 9% over 5 years (≤2003-2008), LTFU increased from 11% to 21%. Hazard ratios (HR) of early (0-12 months) and late (12-72 months) LTFU increased over time, from 1.09 [95% confidence interval (CI): 0.83 to 1.43] and 1.04 (95% CI: 0.84 to 1.28) in 2004 to 3.29 (95% CI: 2.42 to 4.46) and 6.86 (95% CI: 4.94 to 9.53) in 2011, compared with 2001-2003. Rate of program expansion was strongly associated with increased early and late LTFU, adjusted HR (aHR) = 2.31 (95% CI: 1.78 to 3.01) and HR = 2.29 (95% CI: 1.76 to 2.99), respectively, for ≥125 vs. 0-24 patients per month. Larger program size was associated with decreased early mortality (aHR = 0.49, 95% CI: 0.31 to 0.77 for ≥20,000 vs. <500 patients) and increased early LTFU (aHR = 1.77, 95% CI: 1.04 to 3.04 for ≥20,000 vs. <500 patients). CONCLUSIONS: As ART expands in resource-limited settings, challenges remain in improving access to ART and preventing program attrition. There is an urgent need for novel and sustainable models of care to increase long-term retention of patients.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».