Impact of Illicit Drug Use on Health-Related Quality of Life in Opioid-Dependent Patients Undergoing HIV Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of illicit drug use on health-related quality of life (health utility) among opioid-dependent HIV-infected patients. DESIGN: Secondary analyses of data from the Buprenorphine-HIV Evaluation and Support cohort of HIV-infected patients with opioid dependence in 9 US HIV clinics between 2004 and 2009. Health status [short form-12 (SF-12)], combination antiretroviral treatment (ART) status, CD4 cell count, hepatitis C virus antibody status, current drug use, and demographics were assessed at the initial visit and quarterly follow-up visits until 1 year. The SF-6D health utility scores were derived from the SF-12. Multivariate mixed-effects regression models were used to assess the impact of illicit drug use on health utility controlling for demographic, clinical, and social characteristics. RESULTS: Health utility was assessed among 307 participants, 67% male, with a median age of 46 years at 1089 quarterly assessments. In multivariate analyses, illicit opioid use, nonopioid illicit drug use, not being on ART, and being on ART with poor adherence were associated with lower health utility. The observed decrement in health utility associated with illicit opioid use was larger for those on ART with good adherence (beta = -0.067; P < 0.01) or poor adherence (-0.049; P < 0.01) than for those not on ART. CONCLUSIONS: Illicit opioid and nonopioid drug use are negatively associated with health utility in patients with HIV; however, the relative effect of illicit opioid use is smaller than that of not being on ART. Postponing ART until initiation of opioid substitution therapy or abstinence may have limited benefits from the perspective of maximizing health utility.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».