An Estimation of Mortality Risks among People Living with HIV in Karnataka State, India: Learnings from an Intensive HIV/AIDS Care and Support Programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Indian context, limited attempts have been made to estimate the mortality risks among people living with HIV (PLHIV). We estimated the rates of mortality among PLHIV covered under an integrated HIV-prevention cum care and support programme implemented in Karnataka state, India, and attempted to identify the key programme components associated with the higher likelihood of their survival. METHODS: Retrospective programme data of 55,801 PLHIV registered with the Samastha programme implemented in Karnataka state during 2006-11 was used. Kaplan-Meier survival methods were used to estimate the ten years expected survival probabilities and Cox-proportional hazard model was used to examine the factors associated with risk of mortality among PLHIV. We also calculated mortality rates (per 1000 person-year) across selected demographic and clinical parameters. RESULTS: Of the total PLHIV registered with the programme, about nine percent died within the 5-years of programme period with an overall death rate of 38 per 1000 person-years. The mortality rate was higher among males, aged 18 and above, among illiterates, and those residing in rural areas. While the presence of co-infections such as Tuberculosis leads to higher mortality rate, adherence to ART was significantly associated with reduction in overall death rate. Cox proportional hazard model revealed that increase in CD4 cell counts and exposure to intensive care and support programme for at least two years can bring significant reduction in risk of death among PLHIV [(hazard ratio: 0.234; CI: 0.211-0.260) & (hazard ratio: 0.062; CI: 0.054-0.071), respectively] even after adjusting the effect of other socio-demographic, economic and health related confounders. CONCLUSION: Study confirms that while residing in rural areas and presence of co-infection significantly increases the mortality risk among PLHIV, adherence to ART and improvement in CD4 counts led to significant reduction in their mortality risk. Longer exposure to the intervention contributed significantly to reduce mortality among PLHIV.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».