Predictors of Antiretroviral Adherence Self-efficacy Among People Living With HIV/AIDS in a Canadian Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suboptimal adherence to antiretroviral therapy (ART) among people living with HIV/AIDS (PLWHA) who use illicit drugs remains an ongoing health concern. Although health outcomes associated with adherence self-efficacy have been well-documented, there is dearth research exploring the predictors of this construct. This study sought to identify possible determinants of adherence self-efficacy among a cohort of PLWHA who use illicit drugs. METHODS: From December 2004 to May 2014, we collected data from the AIDS Care Cohort to evaluate Exposure to Survival Services, a prospective cohort of adult PLWHA who use illicit drugs in Vancouver, Canada. We used multivariate generalized estimating equation analyses to identify longitudinal factors independently associated with higher adherence self-efficacy. RESULTS: Among 742 participants, 493 (66.4%) identified as male and 406 (54.7%) reported white ancestry. In multivariate generalized estimating equation analysis, older age at ART initiation (adjusted odds ratio [AOR] = 1.02, 95% confidence interval [CI]: 1.00 to 1.03) and recent year of baseline interview (AOR = 1.08, 95% CI: 1.05 to 1.11) were independently associated with higher adherence self-efficacy, whereas homelessness (AOR = 0.78, 95% CI: 0.65 to 0.94), ≥daily crack smoking (AOR = 0.81, 95% CI: 0.68 to 0.96), experienced violence (AOR = 0.82, 95% CI: 0.69 to 0.98), and childhood abuse (AOR = 0.75, 95% CI: 0.60 to 0.92) were negatively associated. CONCLUSIONS: These findings highlight the potential role that personal and contextual factors can play in predicting levels of ART adherence self-efficacy. Future research should seek to identify and validate strategies to optimize adherence self-efficacy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».