The Use of Multistate Models to Examine Associations of Stress and Adherence With Transitions Among HIV Care States Observed in a Clinical HIV Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The "cascade of care" is a framework for quantifying the trajectory of people with HIV along the continuum of HIV care. We extended this framework to recognize that individuals may transition back and forth between states of care and to identify factors associated with movement among states of care over time, with particular focus on stress, depression, and adherence. METHODS: The Ontario HIV Treatment Network Cohort Study is a multisite HIV clinical cohort. We analyzed data from participants who had initiated antiretroviral therapy, achieved virologic suppression, completed ≥1 study questionnaire including psychosocial data, and had ≥1 viral load (VL) result within 2 years of a questionnaire. Follow-up time from the first suppressed VL was divided into 6-month intervals and classified into 1 of 3 states for HIV care retention: (1) suppressed VL (VL <50 copies/mL), (2) unsuppressed VL (VL >50 copies/mL), and (3) unobserved. Multistate models were used to determine the association of transitioning between states and time-updated demographic and clinical characteristics. RESULTS: In total, 1842 participants were included. After multivariable adjustment, poor adherence [hazard ratio (HR) 1.88, 95% confidence interval (CI): 1.19 to 2.98) and stress (HR = 1.38; 95% CI: 1.04 to 1.83) were associated with transitions from suppressed to unsuppressed VL. Similarly, low adherence (HR = 1.52; 95% CI: 1.14 to 2.04) and stress (HR = 1.25; 95%: 1.03, 1.51) were associated with transitions from suppressed to unobserved states. CONCLUSIONS: Higher levels of stress and low adherence are associated with transitions to less favorable states of care. Interventions to manage stress and facilitate adherence may improve engagement in HIV care.
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 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 | 0,021 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».