Homelessness and Adherence to Antiretroviral Therapy among a Cohort of HIV-Infected Injection Drug Users
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Homelessness is prevalent among HIV-infected injection drug users (IDU) and may adversely affect access and adherence to antiretroviral therapy (ART). There are limited descriptions of the effect of homelessness on adherence to ART in long-term cohorts of HIV-infected IDU. We used data from a community-recruited prospective cohort of HIV-infected IDU, including comprehensive ART dispensation records, in a setting where HIV care is free. We examined the relationship between the homelessness measured longitudinally, and the odds of ≥95% adherence to ART using generalized estimating equations logistic regression modeling adjusting for sociodemographics, drug use, and clinical variables. Between May 1996 and September 2008, 545 HIV-infected IDU were recruited and eligible for the present study. The median follow-up duration was 23.8 months (IQR 8.5-91.6 months) contributing 2,197 person-years of follow-up. At baseline, homeless participants were slightly younger (35.8 vs. 37.9 years, p = 0.01) and more likely to inject heroin at least daily (37.1% vs. 24.6%. p = 0.004) than participants who had housing. The multivariate model revealed that homelessness (adjusted odds ratio [AOR] 0.66; 95% CI: 0.53-0.84) and frequent heroin use (AOR 0.40; 95% CI: 0.30-0.53) were significantly and negatively associated with ART adherence, whereas methadone maintenance was positively associated (AOR 2.33; 95% CI: 1.86-2.92). Sub-optimal ART adherence was associated with homelessness and daily injection heroin use among HIV-infected IDU. Given the survival benefit of ART, it is critical to develop and evaluate innovative strategies such as supportive housing and methadone maintenance to address these risk factors to improve adherence.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle