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Enregistrement W2512477973 · doi:10.1186/s12879-016-1749-y

Factors associated with optimal pharmacy refill adherence for antiretroviral medications and plasma HIV RNA non-detectability among HIV-positive crack cocaine users: a prospective cohort study

2016· article· en· W2512477973 sur OpenAlexafffundabout
Kanna Hayashi, Evan Wood, Thomas Kerr, Huiru Dong, Paul Nguyen, Cathy M. Puskas, Silvia Guillemi, Julio Montaner, Michael-John Milloy

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser UniversitySt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanada Research ChairsNational Institutes of HealthInternational AIDS SocietyUNICEFCanadian Institutes of Health ResearchTeva Pharmaceutical IndustriesGilead Sciences
Mots-clésMedicinePharmacyViral loadProspective cohort studyHeroinInternal medicineRegimenOdds ratioPopulationCohort studyCohortMethadoneEmergency medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)PsychiatryImmunologyDrugFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Crack cocaine use is known to contribute to poor adherence to antiretroviral medications; however, little is known about facilitators of or barriers to effective HIV treatment use among HIV-infected crack cocaine users. We sought to identify correlates of optimal pharmacy refill adherence for antiretroviral medications and plasma HIV RNA viral load (pVL) suppression among this population. METHODS: Data from a prospective cohort of HIV-positive people who use illicit drugs in Vancouver, Canada, were linked to comprehensive HIV clinical monitoring and pharmacy dispensation records. We used multivariable generalized linear mixed-effects modelling to longitudinally identify factors associated with ≥95 % adherence to pharmacy refills for antiretroviral medications and pVL <50 copies/mL among crack cocaine users exposed to highly-active antiretroviral therapy (HAART). RESULTS: Among 438 HAART-exposed crack cocaine users between 2005 and 2013, 240 (54.8 %) had ≥95 % pharmacy refill adherence in the previous 6 months at baseline. In multivariable analyses, homelessness (adjusted odds ratio [AOR]: 0.58), ≥daily crack cocaine smoking (AOR: 0.64), and ≥ daily heroin use (AOR: 0.43) were independently associated with optimal pharmacy refill adherence (all p < 0.05). The results for pVL non-detectability were consistent with those of medication adherence, except that longer history of HAART (AOR: 1.06), receiving a single tablet-per-day regimen (AOR: 3.02) and participation in opioid substitution therapies was independently associated with pVL non-detectability (AOR: 1.55) (all p < 0.05). CONCLUSIONS: Homelessness, and daily crack cocaine and/or heroin use were independently and negatively associated with optimal HAART-related outcomes. With the exception of opioid substitution therapies, no addiction treatment modalities assessed appeared to facilitate medication adherence or viral suppression. Evidence-based treatment options for crack cocaine use that also confer benefits to HAART need to be developed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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