Substance Abuse Treatment and Hospitalization among a Cohort of HIV‐Infected Individuals with Alcohol Problems
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the association of substance abuse treatment services on hospitalization among participants in the HIV-Alcohol Longitudinal Cohort (HIV-ALC) study of HIV-infected individuals with a history of alcohol problems. METHODS: A standardized questionnaire that inquired about demographics, substance use, use of substance abuse treatment services, and hospitalization was administered to 349 HIV-ALC participants. We defined substance abuse treatment services as any of the following in the past 6 months: 12 weeks in a half-way house or residential facility, 12 visits to a substance abuse counselor or mental health professional, or participation in any methadone maintenance program. RESULTS: Almost one third of this cohort were hospitalized in the past 6 months. Substance abuse treatment was not significantly associated with hospitalization [adjusted odds ratio (AOR) 1.0; 95% confidence interval (CI) 0.7-1.5), whereas homelessness (AOR 2.3; 95% CI 1.5-3.6), injection drug use (AOR 1.7; 95% CI 1.0-2.7), severity of alcohol dependence (AOR 1.02; 95% CI 1.00-1.05), CD4 cell count (AOR 0.999; 95% CI 0.998-1.00), and HIV RNA (AOR 1.1; 95% CI 1.0-1.2) were independently associated with increased odds of hospitalization over time. CONCLUSIONS: Engagement in substance abuse treatment was not associated with a decrease in hospital use by HIV-infected individuals with a history of alcohol problems. The period of substance abuse treatment may present an opportunity to address health care utilization patterns of HIV-infected individuals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».