Dose-response Effect of Incarceration Events on Nonadherence to HIV Antiretroviral Therapy Among Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although some studies have identified impressive clinical gains for incarcerated HIV-seropositive injection drug users (IDUs) undergoing antiretroviral therapy (ART), the effect of incarceration on adherence to ART remains undetermined. METHODS: We used data from a long-term community-recruited cohort of HIV-seropositive IDUs, including comprehensive ART dispensation records, in a setting where HIV care is free. We estimated the relationship between the cumulative burden of incarceration, measured longitudinally, and the odds of < 95% adherence to ART, with use of multivariate modeling. RESULTS: From 1996 through 2008, 490 IDUs were recruited and contributed 2220 person-years of follow-up; 271 participants (55.3%) experienced an incarceration episode, with the number of incarcerations totaling 1156. In a multivariate model, incarceration had a strong dose-dependent effect on the likelihood of nonadherence to ART: 1-2 incarceration events (adjusted odds ratio [AOR], 1.49; 95% confidence interval [95% CI], 1.03-2.05), 3-5 events (AOR, 2.48; 95% CI, 1.62-3.65), and > 5 events (AOR, 3.11; 95% CI, 1.86-4.95). CONCLUSIONS: Among HIV-seropositive IDUs receiving ART, an increasing burden of incarceration was associated with poorer adherence in a dose-dependent fashion. Our findings support improved adherence support for HIV-seropositive IDUs experiencing incarceration.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».