One Size Fits (n)One: The Influence of Sex, Age, and Sexual Human Immunodeficiency Virus (HIV) Acquisition Risk on Racial/Ethnic Disparities in the HIV Care Continuum in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The United States National HIV/AIDS Strategy established goals to reduce disparities in retention in human immunodeficiency virus (HIV) care, antiretroviral therapy (ART) use, and viral suppression. The impact of sex, age, and sexual HIV acquisition risk (ie, heterosexual vs same-sex contact) on the magnitude of HIV-related racial/ethnic disparities is not well understood. METHODS: We estimated age-stratified racial/ethnic differences in the 5-year restricted mean percentage of person-time spent in care, on ART, and virally suppressed among 19 521 women (21.4%), men who have sex with men (MSM; 59.0%), and men who have sex with women (MSW; 19.6%) entering HIV care in the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design between 2004 and 2014. RESULTS: Among women aged 18-29 years, whites spent 12.0% (95% confidence interval [CI], 1.1%-20.2%), 9.2% (95% CI, .4%-20.4%), and 13.5% (95% CI, 2.7%-22.5%) less person-time in care, on ART, and virally suppressed, respectively, than Hispanics. Black MSM aged ≥50 years spent 6.3% (95% CI, 1.3%-11.7%), 11.0% (95% CI, 4.6%-18.1%), and 9.7% (95% CI, 3.6%-16.8%) less person-time in these stages, respectively, than white MSM ≥50 years of age. Among MSM aged 40-49 years, blacks spent 9.8% (95% CI, 2.4%-16.5%) and 11.9% (95% CI, 3.8%-19.3%) less person-time on ART and virally suppressed, respectively, than whites. CONCLUSIONS: Racial/ethnic differences in HIV care persist in specific populations defined by sex, age, and sexual HIV acquisition risk. Clinical and public health interventions that jointly target these demographic factors are needed.
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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 | 0,024 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».