Incidence rate of sexually transmitted infections among HIV infected patients on long-term ART in an urban and a rural clinic in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV immunosuppression increases susceptibility to other STIs and STIs can enhance HIV transmission, reduce CD4 cell count and increase viral load. Co-infections of HIV and STIs may thus reduce the preventive benefits of ART. Little is known about the incidence rate of STIs among long-term patients on ART. METHOD: We conducted a secondary data analysis of all patients enrolled in a rural and an urban longitudinal cohort studies who initiated ART between April 2003 and July 2007 followed up to 2016. Patients were screened for STI every three months using "a syndromic and case management approaches". STI incidence rate, was defined as the number of new cases per population at risk over the follow-up review period. We performed a time-to-event and Kaplan Meier analysis. We used a multivariable Cox proportional hazards regression model to assess for factors associated with STI incidence. RESULT: Of 1012 participants, 402 (39.8%) were urban and 610 (60.2%) rural residents. Mean age was 42.8 years (SD 8.5). The total number of follow up time was 44,304 person years. We observed STI incidence rate of 2.1 per 1000 person-years after follow-up. Rural residence (adjusted hazard ratio [aHR] 3.53, 95% CI: 1.95-6.39), younger age (aHR 2.05, 95% CI: 1.02-4.12 for 18-34 years and aHR 1.65, 95% CI: 1.00-2.72 for 35-44 years) were factors associated with higher incidence of STIs. Being male (aHR 0.51, 95% CI: 0.27-0.93) was associated with a lower incidence of STIs. CONCLUSION: We found STIs incidence rate of approximately 3 per 1000 person-years among patients on long-term (≥ 4 years) ART followed up-to 3.5 years. Rural and younger persons on ART should be routinely screened for STIs because high incidence of STIs may undo the preventative effects of ART for all.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».