HIV Prophylaxis in High Risk Newborns: An Examination of Sociodemographic Factors in an Inner City Context
Notice bibliographique
Résumé
Background. Perinatal HIV transmission is less than 1% with antiretroviral (ARV) prophylaxis. Transmission risk appears higher in "high risk" dyads, yet this is not well defined, possibly exposing more infants to combination ARV compared with standard care. Objective. To describe characteristics of mother-infant dyads where infants received ARVs and how these characteristics relate to specific ARV regimens. Methods. Retrospective chart review of ARV-receiving newborns at St. Michael's Hospital from 2007 to 2012 (and their mothers). Numerical and categorical variables were analyzed using t-tests/ANOVA F-tests and Fisher's exact tests, respectively. Results. Maternal HIV status at delivery was as follows: 69% positive and 24% unknown. Maternal factors significantly associated with newborn-triple therapy are Canadian origin, substance abuse, unstable housing, lost custody of previous children, and sex work. Neonatal factors are child protective services involvement, NICU, and lengthier admission. Maternal factors associated with monotherapy are African origin, HIV-positive, employment, and education. Further analysis based on maternal presentation at delivery demonstrated unequal distribution of many aforementioned factors. Discussion. This cohort revealed associations between particular factors and newborn-monotherapy or triple therapy that exist, suggesting that sociodemographic factors may influence the choice of ARV regimen. Canadian perinatal HIV transmission guidelines should qualify how to risk stratify newborns and consider use of rapid HIV antibody testing.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».