Developing a method to derive alcohol-attributable fractions for HIV/AIDS mortality based on alcohol's impact on adherence to antiretroviral medication
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol consumption is causally linked to nonadherence to antiretroviral treatment that in turn causes an increase in HIV/AIDS mortality. This article presents a method to calculate the percentage of HIV/AIDS deaths attributable to alcohol consumption and the associated uncertainty. METHODS: By combining information on risk relations from a number of published sources, we estimated alcohol-attributable fractions (AAFs) of HIV/AIDS in a stepwise procedure. First, we estimated the effect of alcohol consumption on adherence to antiretroviral treatment, and then we combined this estimate with the impact of nonadherence on death. The 95% uncertainty intervals were computed by estimating the variance of the AAFs using Taylor series expansions of one and multiple variables. AAFs were determined for each of the five Global Burden of Disease regions of Africa, based on country-specific treatment and alcohol consumption data from 2005. RESULTS: The effects of alcohol on HIV/AIDS in the African Global Burden of Disease regions range from 0.03% to 0.34% for men and from 0% to 0.17% for women, depending on region and age category. The detrimental effect of alcohol consumption was statistically significant in every region and age category except for the North Africa/Middle East region. CONCLUSIONS: Although the method has its limitations, it was shown to be feasible and provided estimates of the impact of alcohol use on the mortality outcome of HIV/AIDS.
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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 | 0,014 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».