Long-term HIV/AIDS survivors: Patients living with HIV infection retained in care for over 20 years. What have we learned?
Notice bibliographique
Résumé
Individuals diagnosed with HIV before 1996 had poor prognoses. Few HIV care centers can track patients continuously from the 1980s to present. We determined the sociodemographic, clinical, and health care utilization characteristics of patients diagnosed and followed for >20 years (i.e. long-term HIV/AIDS survivors) to understand what factors contributed to survival. All HIV-positive patients diagnosed before 1996 were categorized as active, moved/lost, or died as of 1 January 2016. Baseline sociodemographic, clinical characteristics, antiretroviral therapy (ART) usage, retention, HIV care costs, and health status were analyzed. Of 876 patients, 49.5% died, 30.3% moved or left, 20.3% remained active in care for a median of 23.4 years. At diagnosis, continuously-followed patients were younger with a higher CD4 cell count, attended regular clinic visits at higher frequencies, and had received more ART than patients who moved or died. As of 1 January 2016, their median age was 57 years (interquartile range 53–62), 15% were aged >65 years, median CD4 cell count was 591 cells/mm 3 (475–863) with 68% >500 cells/mm 3 . Sixty-two percent remained employed. The total cost of HIV care was $32,251,030 (Cdn$); median cost per patient per year $15,418 ($13,697–$18,392). Individuals diagnosed prior to 1996 benefited from early diagnosis and engagement to care, regular follow-ups, and timely initiation of ART, strongly supporting the modern guidelines of care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».