Dispensation of antiretroviral therapy and methadone maintenance therapy at the same facility in a low‐barrier setting linked to optimal adherence to <scp>HIV</scp> treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to examine the association between dispensation of methadone maintenance therapy (MMT) and antiretroviral therapy (ART) at the same facility, across multiple low-barrier dispensing outlets, and achieving optimal adherence to ART among people who use illicit drugs (PWUD). METHODS: We used data from the AIDS Care Cohort to Evaluate Exposure to Survival Services (ACCESS) study, a long-running study of a community-recruited cohort of HIV-positive PWUD, linked to comprehensive HIV clinical records in Vancouver, Canada, a setting of no-cost, universal access to HIV care. The longitudinal relationship between MMT-ART dispensation at the same facility and the odds of ≥ 95% ART adherence was analysed using multivariable generalized linear mixed-effects modelling. We conducted a further analysis using a marginal structural mode with inverse probability of treatment weights as a sensitivity analysis. RESULTS: This study included data on 1690 interviews of 345 ART- and MMT-exposed participants carried out between June 2012 and December 2017. In the final multivariable model, MMT-ART dispensation, compared with nondispensation at the same facility, was associated with greater odds of achieving ≥ 95% adherence [adjusted odds ratio (AOR) 1.56; 95% confidence interval (CI) 1.26-1.96]. A marginal structural model estimated a 1.48 (95% CI 1.15-1.80) greater odds of ≥ 95% adherence among participants who reported MMT-ART dispensation at the same facility compared with those who did not. CONCLUSIONS: The odds of achieving optimal adherence to ART were 56% higher during periods in which MMT and ART medications were dispensed at the same facility, in a low-barrier setting. Our findings highlight the need to consider a simpler integrated approach with medication dispensation at the same facility in low-threshold settings.
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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 | 0,001 | 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 ».