The use of funnel plots with regression as a tool to visually compare HIV treatment outcomes between centres adjusting for patient characteristics and size: a UK Collaborative HIV Cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A measure used for assessing the effectiveness of HIV care and comparing clinical centres is the proportion of people starting antiretroviral therapy (ART) with viral suppression (VS) after 1 year. We propose a method that adjusts for patients' demographic characteristics, and visually compares this measure between different sites accounting for centre size. METHODS: We analysed viral load measurements for UK Collaborative HIV Cohort (UK CHIC) patients starting ART between 2006 and 2013. We used logistic regression to estimate the proportion with VS after 1 year of ART adjusted for patient mix (in terms of age and a combined gender/ethnicity/acquisition mode variable) and calendar year. We compared outcomes between centres using funnel plots which account for centre size. RESULTS: The overall proportion of the cohort with VS 1 year after starting ART was 90% and increased from 83% to 93% between 2006 and 2013. VS was lower in younger individuals. White men who have sex with men (MSM) had the highest (94%), and black African (81%) and white (82%) heterosexual women the lowest proportions achieving VS. Comparing the unadjusted funnel plot with the adjusted, there were movements of some centres from outside to inside the 95% contour limits, which was largely explained by the patient mix of these centres. CONCLUSIONS: VS 1 year after ART start was associated with demographic characteristics and centre size; therefore, to compare the performances of centres, adjustment for these factors is required. Adjusted funnel plot is an effective tool which accounts for both the demographic characteristics and the centre size. Social factors, rather than treatment decisions within the control of the centres, may drive differences in outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».