Medication nonadherence, multitablet regimens, and food insecurity are key experiences in the pathway to incomplete HIV suppression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify potential pathways by which a variety of factors act to lead to unsuppressed viral load. DESIGN: A prospective cohort of HIV-HCV co-infected adults receiving care from 18 HIV clinics across Canada was followed every 6 months between November 2012 and October 2015. Participants with at least two visits while receiving combined antiretroviral treatment (cART) were included. METHODS: A path analysis was conducted on the basis of ordered sequences of multivariate logistic regressions using generalized estimating equations. The first regression model used incomplete viral suppression (viral load >50 copies/ml) as the outcome of interest and all other variables (i.e. nonadherence, food insecurity, treatment attributes, and other sociodemographic, behavioural, and clinical factors) as potential predictors. Any variable determined to be a statistically significant predictor of incomplete viral suppression was then used as the next outcome of interest in the subsequent regression, until all predictors of each selected outcome were purely explanatory variables. RESULTS: A total of 566 participants had at least two visits. Drivers of incomplete viral suppression included injection drug use, age 45 years or less, living alone, poor health status, longer duration of HIV infection and baseline CD4 cell count less than 200 cells/μl. Nonadherence, food insecurity, and the use of multitablet regimens mediated the effects of these factors on incomplete viral suppression. CONCLUSION: Our results suggest that nonadherence, multitablet regimens, and food insecurity are key points in the pathway to incomplete HIV suppression. These are potentially amenable intervention targets that would not be revealed using traditional regression analyses.
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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) | 0,000 | 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; 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 ».