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Enregistrement W2924339334 · doi:10.1136/bmjopen-2018-023957

Physicians’ patient base composition and mortality among people living with HIV who initiated antiretroviral therapy in a universal care setting

2019· article· en· W2924339334 sur OpenAlexafffundabout
Beverly Allan, Kalysha Closson, Alexandra B. Collins, Mia Kibel, Shenyi Pan, Zishan Cui, Taylor McLinden, Surita Parashar, Viviane D. Lima, Jason Chia, Benita Yip, Rolando Barrios, Joan Montaner, Robert S. Hogg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre on Substance UseSimon Fraser UniversityAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseMichael Smith Health Research BCGovernment of the United Kingdom
Mots-clésMedicineObservational studyProportional hazards modelAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)CohortCohort studyInternal medicinePediatricsDemographyFamily medicineViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To assess the impact of physicians’ patient base composition on all-cause mortality among people living with HIV (PLHIV) who initiated highly active antiretroviral therapy (HAART) in British Columbia (BC), Canada. Design Observational cohort study from 1 January 2000 to 31 December 2013. Setting BC Centre for Excellence in HIV/AIDS’ (BC-CfE) Drug Treatment Program, where HAART is available at no cost. Participants PLHIV aged ≥ 19 who initiated HAART in BC in the HAART Observational Medical Evaluation and Research (HOMER) Study. Outcome measures All-cause mortality as determined through monthly linkages to the BC Vital Statistics Agency. Statistical analysis We examined the relationships between patient characteristics, physicians’ patient base composition, the location of the practice, and physicians’ experience with PLHIV and all-cause mortality using unadjusted and adjusted Cox proportional hazards models. Results A total of 4 445 PLHIV (median age = 42, Q1, Q3 = 34–49; 80% male) were eligible for our study. Patients were seen by 683 prescribing physicians with a median experience of 77 previously treated PLHIV in the past 2 years (Q1, Q3 = 23–170). A multivariable Cox model indicated that the following factors were associated with all-cause mortality: age (aHR = 1.05 per 1-year increase, 95% CI = 1.04 to 1.06), year of HAART initiation (2004–2007: aHR = 0.65, 95% CI = 0.53 to 0.81, 2008-2011: aHR = 0.46, 95% CI = 0.35 to 0.61, Ref: 2000–2003), CD4 cell count at baseline (aHR = 0.88 per 100-unit increase in cells/mm3, 95% CI = 0.82 to 0.94), and < 95% adherence in first year on HAART (aHR = 2.28, 95% CI = 1.88 to 2.76). In addition, physicians’ patient base composition, specifically, the proportion of patients who have a history of injection drug use (aHR = 1.11 per 10% increase in the proportion of patients, 95% CI = 1.07 to 1.15) or Indigenous ancestry (aHR = 1.07 per 10% increase , 95% CI = 1.03–1.11) and being a patient of a physician who primarily serves individuals outside of the Vancouver Coastal Health Authority region (aHR = 1.22, 95% CI = 1.01 to 1.47) were associated with mortality. Conclusions Our findings suggest that physicians with a higher proportion of individuals who face potential barriers to care may need additional supports to decrease mortality among their patients. Future research is required to examine these relationships in other settings and to determine strategies that may mitigate the associations between the composition of physicians’ patient bases and survival.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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