The effect of engagement in an <scp>HIV</scp>/<scp>AIDS</scp> integrated health programme on plasma <scp>HIV</scp>‐1 <scp>RNA</scp> suppression among <scp>HIV</scp>‐positive people who use illicit drugs: a marginal structural modelling analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: HIV treatment-as-prevention campaigns emphasize early diagnosis and immediate access to care and antiretroviral therapy for HIV-positive individuals in order to increase levels of plasma HIV RNA viral load (VL) suppression. However, the possible role of harm reduction-based programmes in this objective has not yet been well evaluated. The objective of the study was to examine the relationship between being a client of the Dr. Peter Centre (DPC; an HIV/AIDS-focused adult integrated health programme) and VL suppression among highly active antiretroviral therapy (HAART)-exposed HIV-positive people who use illicit drugs (PWUD) in Vancouver, Canada. METHODS: Data were derived from the AIDS Care Cohort to Evaluate Exposure to Survival Services (ACCESS) study, a study of a community-recruited cohort of HIV-positive PWUD. A marginal structural model using inverse probability of treatment weights was used to estimate the longitudinal relationship between being a DPC client and exhibiting a VL < 50 HIV-1 RNA copies/mL plasma. RESULTS: Between 2005 and 2014, 746 HAART-exposed participants were included in the study, of whom 269 (36.1%) reported being a DPC client at some time during the study period. A marginal structural model estimated a 1.54 greater odds of achieving VL suppression (95% confidence interval 1.20-1.99) among DPC clients. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that participating in an innovative HIV/AIDS-focused adult integrated health programme that provides a broad range of clinical, harm reduction, and support services may contribute to optimizing the benefits of HAART in terms of morbidity, mortality and viral transmission among PWUD, and as a result help to fulfill the goals of the treatment-as-prevention strategy.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».