Ongoing impact of <scp>HIV</scp> infection on mortality among people who inject drugs despite free antiretroviral therapy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the impact of HIV infection on mortality over time among people who inject drugs (PWID) in settings with free HIV/AIDS care. DESIGN AND SETTING: Prospective cohort study of PWID in Vancouver, Canada, recruited between May 1996 and December 2011. We ascertained morality rates and causes of death through a confidential linkage with the provincial vital statistics registry. PARTICIPANTS: A total of 2283 individuals were followed for a median of 60.9 months (interquartile range: 34.4-113.1), among whom 622 (27.2%) individuals were HIV-positive at baseline, and 179 (7.8%) seroconverted during follow-up. MEASUREMENTS: The primary and secondary outcomes of interests were all-cause mortality and cause of death, respectively. The main independent variable of interest was HIV serostatus (positive versus negative). We used Cox proportional hazards regression to determine factors associated with mortality, including socio-demographic variables, drug use behaviors and other risk behaviors. FINDINGS: During the study period, 491 (21.5%) individuals died. In multivariate analyses, HIV infection remained associated independently with all-cause mortality (adjusted hazard ratio = 3.15; 95% CI: 2.59-3.82). While all-cause mortality rates declined markedly during the study period (P < 0.001), the independent effect of HIV infection on mortality remained unchanged over time (P = 0.640). Among HIV-positive individuals, significant changes in causes of death from infectious and AIDS-related causes to non-AIDS-related etiologies were observed. CONCLUSIONS: HIV infection continues to have a persistent impact on mortality rates among people who inject drugs in settings with free HIV/AIDS care, although causes of death have shifted markedly from infectious and AIDS-related causes to non-AIDS-related etiologies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».