Suboptimal plasma HIV-1 RNA suppression and adherence among sex workers who use illicit drugs in a Canadian setting: an observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies have demonstrated the central function of plasma HIV-1 RNA viral load (pVL) levels on determining the risk of HIV disease progression and transmission. However, there is limited empirical research on virologic outcomes among sex workers who use illicit drugs (SW-DU). METHODS: Data were derived from the AIDS Care Cohort to evaluate Exposure to Survival Services, a cohort of HIV-positive illicit drug users. Using generalised estimating equations, we studied the longitudinal relationship between sex work and pVL suppression. We also tested whether adherence to antiretroviral therapy (ART) mediated the relationship between sex work and pVL suppression. RESULTS: Between May 1996 and May 2012, 587 ART-exposed participants (2224 person-years of observation) were included in the study, among whom 127 (21.6%) reported sex work. In a time-updated multivariate model adjusted for various demographic, socioeconomic and clinical confounders (eg, gender, incarceration, CD4 cell count), SW-DU had an independently reduced odds of pVL suppression compared to non-SW-DU (adjusted OR (AOR)=0.66; 95% CI 0.45 to 0.96). However, adding ART adherence to the multivariate model eliminated this association (p>0.05), suggesting adherence mediated the relationship between sex work and pVL suppression. CONCLUSIONS: Evidence-based interventions to improve adherence to ART among SW-DU are urgently needed to help produce the maximum HIV treatment and prevention benefit of ART among this highly vulnerable population.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».