Lost but not forgotten: A population‐based study of mortality and care trajectories among people living with HIV who are lost to follow‐up in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Selection as a consequence of volunteer participation in, and loss to follow-up from, cohort studies may bias estimates of mortality and other health outcomes. To quantify this potential, we estimated mortality and health service use among people living with HIV (PLWH) who were lost to cohort follow-up (LTCFU) from a volunteer clinical HIV-infected cohort, and compared these to mortality and health service use in active cohort participants and non-cohort-participants living with HIV in Ontario, Canada. METHODS: We analysed population-based provincial health databases from 1995 to 2014, identifying PLWH ≥ 18 years old; these included data from participants in the Ontario HIV Treatment Network Cohort Study (OCS), a volunteer, multi-site clinical HIV-infected cohort. We calculated all-cause mortality, hospitalization and emergency department (ED) visit rates per 100 person-years (PY) and estimated hazard ratios (HRs) of mortality, adjusting for age, sex, income, rurality, and immigration status. RESULTS: Among 23 043 PLWH, 5568 were OCS participants. Compared with nonparticipants, participants were younger and less likely to be female, to be an immigrant and to reside in a major urban centre, and had lower comorbidity. Mortality among active participants, participants LTCFU and nonparticipants was 2.52, 3.30 and 2.20 per 100 PY, respectively. After adjustment for covariates, mortality risk was elevated among participants LTCFU compared with active participants (HR 2.26; 95% confidence interval 1.91, 2.68). Age-adjusted hospitalization rates and ED visit rates were highest among participants LTCFU. CONCLUSIONS: Mortality risk and use of health care resources were lower among active cohort participants. Our findings may inform health outcome estimates based on volunteer cohorts, as well as quantitative bias adjustment to correct for such biases.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».