What Is the Impact of Home-Based HIV Counseling and Testing on the Clinical Status of Newly Enrolled Adults in a Large HIV Care Program in Western Kenya?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article describes the effect point of entry into the human immunodeficiency virus (HIV) care program had on the clinical status of adults presenting for the first time to USAID-AMPATH (US Agency for International Development-Academic Model Providing Access to Healthcare) Partnership clinics for HIV care. METHODS: All patients aged ≥ 14 years enrolled between August 2008 and April 2010 were included. Points of entry to USAID-AMPATH clinics were home-based counseling and testing (HBCT), provider-initiated testing and counseling (PITC), HIV testing in the tuberculosis clinic, and voluntary counseling and testing (VCT). Tests for trend were calculated, and multivariable logistic regression was used to compare the effect of HBCT versus other points of entry on primary outcomes controlling for age and sex. RESULTS: There were 19,552 eligible individuals. Of these, 946 tested in HBCT, 10,261 in VCT, 8073 in PITC, and 272 in the tuberculosis clinic. The median (interquartile range) enrollment CD4 cell counts among those who tested HIV positive was 323 (194-491), 217 (87-404), 190 (70-371), and 136 cells/mm(3) (59-266) for HBCT, VCT, PITC, and the tuberculosis clinic, respectively (P < .001). Compared with those patients whose HIV infection was diagnosed in the tuberculosis clinic, those who tested positive in HBCT were, controlling for age and sex, less likely to have to have World Health Organization stage III or IV HIV infection at enrollment (adjusted odds ratio [AOR], 0.04; 95% confidence interval [CI], .03-.06), less likely to enroll with a CD4 cell count of <200 cells/mm(3) (AOR, 0.20; 95% CI, .14-.28), and less likely to enroll into care with a chief complaint (AOR, 0.08; 95% CI, .05-.12). CONCLUSIONS: HBCT is effective at getting HIV-infected persons enrolled in HIV care before they become ill.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».