The Effects of Opioid Substitution Treatment and Highly Active Antiretroviral Therapy on the Cause-Specific Risk of Mortality Among HIV-Positive People Who Inject Drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies indicated opioid substitution treatment (OST) reduces mortality risk and improves the odds of accessing highly active antiretroviral therapy (HAART); however, the relative effects of these treatments for human immunodeficiency virus (HIV)-positive people who inject drugs (PWID) are unclear. We determine the independent and joint effects of OST and HAART on mortality, by cause, within a population of HIV-positive PWID initiating HAART. METHODS: Using a linked population-level database for British Columbia, Canada, we used time-to-event analytic methods, including competing risks models, proportional hazards models with time-varying covariates, and marginal structural models, to identify the independent and joint effects of OST and HAART on all-cause as well as drug- and HIV-related mortality, controlling for covariates. RESULTS: Among 1727 HIV-positive PWID, 493 (28.5%) died during a median 5.1 years (interquartile range, 2.1-9.1) of follow-up: 18.7% due to drug-related causes, 55.8% due to HIV-related causes, and 25.6% due to other causes. Standardized mortality ratios were 12.2 (95% confidence interval [CI], 9.8, 15.0) during OST and 30.0 (27.1, 33.1) during periods out of OST. Both OST (adjusted hazard, 0.34; 95% CI, .23, .49) and HAART (0.39 [0.31, 0.48]) decreased the hazard of all-cause mortality; however, individuals were at lowest risk of death when these medications were used jointly (0.16 [0.10, 0.26]). Both OST and HAART independently protected against HIV-related death, drug-related death and death due to other causes. CONCLUSIONS: While both OST and HAART are life-saving treatments, joint administration is urgently needed to protect against both drug- and HIV-related mortality.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».