90-90-90-Plus: Maintaining Adherence to Antiretroviral Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Medication adherence is the "Plus" in the global challenge to have 90% of HIV-infected individuals tested, 90% of those who are HIV positive treated, and 90% of those treated achieve an undetectable viral load. The latter indicates viral suppression, the goal for clinicians treating people living with HIV (PLWH). The comparative importance of different psychosocial scales in predicting the level of antiretroviral adherence, however, has been little studied. Using data from a cross-sectional study of medication adherence with an international convenience sample of 1811 PLWH, we categorized respondent medication adherence as None (0%), Low (1-60%), Moderate (61-94%), and High (95-100%) adherence based on self-report. The survey contained 13 psychosocial scales/indices, all of which were correlated with one another (p < 0.05 or less) and had differing degrees of association with the levels of adherence. Controlling for the influence of race, gender, education, and ability to pay for care, all scales/indices were associated with adherence, with the exception of Berger's perceived stigma scale. Using forward selection stepwise regression, we found that adherence self-efficacy, depression, stressful life events, and perceived stigma were significant predictors of medication adherence. Among the demographic variables entered into the model, nonwhite race was associated with double the odds of being in the None rather than in the High adherence category, suggesting these individuals may require additional support. In addition, asking about self-efficacy, depression, stigma, and stressful life events also will be beneficial in identifying patients requiring greater adherence support. This support is essential to medication adherence, the Plus to 90-90-90.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,023 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».