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Enregistrement W2346741829 · doi:10.1186/s12911-016-0290-7

Survival functions for defining a clinical management Lost To Follow-Up (LTFU) cut-off in Antiretroviral Therapy (ART) program in Zomba, Malawi

2016· article· en· W2346741829 sur OpenAlexafffund
Beth Rachlis, Donald C. Cole, Monique van Lettow, Michael Escobar

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Informatics and Decision Making · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensOntario HIV Treatment NetworkPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHazard ratioLost to follow-upAntiretroviral therapyConfidence intervalFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)SurgeryInternal medicineViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While, lost to follow-up (LTFU) from antiretroviral therapy (ART) can be considered a catch-all category for patients who miss scheduled visits or medication pick-ups, operational definitions and methods for defining LTFU vary making comparisons across programs challenging. Using weekly cut-offs, we sought to determine the probability that an individual would return to clinic given that they had not yet returned in order to identify the LTFU cut-off that could be used to inform clinical management and tracing procedures. METHODS: Individuals who initiated ART with Dignitas International supported sites (n = 22) in Zomba, Malawi between January 1 2007-June 30 2010 and were ≥ 1 week late for a follow-up visit were included. Lateness was categorized using weekly cut-offs from ≥1 to ≥26 weeks late. At each weekly cut-off, the proportion of patients who returned for a subsequent follow-up visit were identified. Cumulative Distribution Functions (CDFs) were plotted to determine the probability of returning as a function of lateness. Hazard functions were plotted to demonstrate the proportion of patients who returned each weekly interval relative to those who had yet to return. RESULTS: In total, n = 4484 patients with n = 7316 follow-up visits were included. The number of included follow-up visits per patient ranged from 1-10 (median: 1). Both the CDF and hazard function demonstrated that after being ≥9 weeks late, the proportion of new patients who returned relative to those who had yet to return decreased substantially. CONCLUSIONS: We identified a LTFU definition useful for clinical management. The simple functions plotted here did not require advanced statistical expertise and were created using Microsoft Excel, making it a particularly practical method for HIV programs in resource-constrained settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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