The adherence gap
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to observe the effect of sex on attaining optimal adherence to combination antiretroviral therapy (cART) longitudinally while controlling for known adherence confounders - IDU and ethnicity. DESIGN: Using the population-based HAART Observational Medical Evaluation and Research cohort, data were collected from HIV-positive adults, aged at least 19 years, receiving cART in British Columbia, Canada, with data collected between 2000 and 2014. cART adherence was assessed using pharmacy refill data. The proportion of participants reaching optimal (≥95%) adherence by sex was compared per 6-month period from initiation of therapy onward. Generalized linear mixed models with logistic regression examined the effect of sex on cART adherence. RESULTS: Among 4534 individuals followed for a median of 65.9 months (interquartile range: 37.0-103.2), 904 (19.9%) were women, 589 (13.0%) were Indigenous, and 1603 (35.4%) had a history of IDU. A significantly lower proportion of women relative to men were optimally adherent overall (57.0 vs. 77.1%; P < 0.001) and in covariate analyses. In adjusted analyses, female sex remained independently associated with suboptimal adherence overall (adjusted odds ratio: 0.55; 95% confidence interval: 0.48-0.63). CONCLUSION: Women living with HIV had significantly lower cART adherence rates then men across a 14-year period overall, and by subgroup. Targeted research is required to identify barriers to adherence among women living with HIV to tailor women-centered HIV care and treatment support services.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».