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Enregistrement W2595165825 · doi:10.1177/0956462417699464

Healthcare contacts among patients lost to follow-up in HIV care: review of a large regional cohort utilizing electronic health records

2017· review· en· W2595165825 sur OpenAlexaffabout
William Connors, Hartmut B. Krentz, M. John Gill

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careInterquartile rangeCohortFamily medicineMedical recordHuman immunodeficiency virus (HIV)Odds ratioRetrospective cohort studyCohort studyPediatricsDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States 40% of HIV patients are lost to follow-up (LTFU) following linkage to HIV care and an estimated 30–61% of new HIV transmissions are attributed to this group. To characterize those LTFU and healthcare contacts they make, we retrospectively analyzed a large regional HIV cohort in Calgary, Canada, utilizing a province-wide electronic health record. Adults engaged in HIV care between January 2010 and August 2014 who had >12 months without HIV clinic contact were identified as LTFU. Of 1928 individuals engaged in care, 176 became LTFU with 64% having no healthcare contacts, 20% receiving HIV care elsewhere, and 16% making non-HIV healthcare contacts. Those LTFU making non-HIV healthcare contacts did so a median of six times (interquartile range 2–8), 76% attending emergency departments (ED). Compared to those retained in care, LTFU patients were younger (median age 43 versus 47 years), had lower CD4 + cell counts (median 420 versus 500 × 10 6 /l) and more commonly resided outside of the centralized HIV clinic’s city (odds ratio 4.58) (all p < 0.01). Our finding that a majority of those LTFU did not make healthcare contacts suggests that community and HIV clinic-based relinkage programs are needed. For those LTFU who make healthcare contacts enhanced ED-based relinkage programs could engage a majority.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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