Plasma HIV-1 RNA viral load rebound among people who inject drugs receiving antiretroviral therapy (ART) in a Canadian setting: an ethno-epidemiological study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs (PWID) living with HIV often experience sub-optimal antiretroviral therapy (ART) treatment outcomes, including HIV plasma viral load (PVL) rebound. While previous studies have identified risk factors for PVL rebound among PWID, no study has examined the perspectives of PWID who have experienced PVL rebound episodes. We conducted an ethno-epidemiological study to investigate the circumstances surrounding the emergence of rebound episodes among PWID in Vancouver, BC, Canada. METHODS: Comprehensive clinical records linked to a community-based prospective observational cohort of HIV-positive drug users were used to identify PWID who had recently experienced viral rebound. In-depth qualitative interviews with 16 male and 11 female participants explored participant perspectives regarding the emergence of viral rebound. A timeline depicting each participant's HIV viral load and adherence to ART was used to elicit discussion of circumstances surrounding viral rebound. FINDINGS: Viral rebound episodes were shaped by interplay between various individual, social, and environmental factors that disrupted routines facilitating adherence. Structural-environmental influences resulting in non-adherence included housing transitions, changes in drug use patterns and intense drug scene involvement, and inadequate care for co-morbid health conditions. Social-environmental influences on ART adherence included poor interactions between care providers and patients producing non-adherence, and understandings of HIV treatment that fostered intentional treatment discontinuation. CONCLUSIONS: This study describes key pathways which led to rebound episodes among PWID receiving ART and illustrates how environmental forces may increase vulnerability for non-adherence leading to treatment failure. Our findings have potential to help inform interventions and supports that address social-structural forces that foster non-adherence among PWID.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».