Pregnancy incidence and intention after HIV diagnosis among women living with HIV in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy incidence rates among women living with HIV (WLWH) have increased over time due to longer life expectancy, improved health status, and improved access to and HIV prevention benefits of combination antiretroviral therapy (cART). However, it is unclear whether intended or unintended pregnancies are contributing to observed increases. METHODS: We analyzed retrospective data from the Canadian HIV Women's Sexual and Reproductive Health Cohort Study (CHIWOS). Kaplan-Meier methods and GEE Poisson models were used to measure cumulative incidence and incidence rate of pregnancy after HIV diagnosis overall, and by pregnancy intention. We used multivariable logistic regression models to examine independent correlates of unintended pregnancy among the most recent/current pregnancy. RESULTS: Of 1,165 WLWH included in this analysis, 278 (23.9%) women reported 492 pregnancies after HIV diagnosis, 60.8% of which were unintended. Unintended pregnancy incidence (24.6 per 1,000 Women-Years (WYs); 95% CI: 21.0, 28.7) was higher than intended pregnancy incidence (16.6 per 1,000 WYs; 95% CI: 13.8, 20.1) (Rate Ratio: 1.5, 95% CI: 1.2-1.8). Pregnancy incidence among WLWH who initiated cART before or during pregnancy (29.1 per 1000 WYs with 95% CI: 25.1, 33.8) was higher than among WLWH not on cART during pregnancy (11.9 per 1000 WYs; 95% CI: 9.5, 14.9) (Rate Ratio: 2.4, 95% CI: 2.0-3.0). Women with current or recent unintended pregnancy (vs. intended pregnancy) had higher adjusted odds of being single (AOR: 1.94; 95% CI: 1.10, 3.42), younger at time of conception (AOR: 0.95 per year increase, 95% CI: 0.90, 0.99), and being born in Canada (AOR: 2.76, 95% CI: 1.55, 4.92). CONCLUSION: Nearly one-quarter of women reported pregnancy after HIV diagnosis, with 61% of all pregnancies reported as unintended. Integrated HIV and reproductive health care programming is required to better support WLWH to optimize pregnancy planning and outcomes and to prevent unintended pregnancy.
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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 | 0,000 |
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 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 ».