Comorbidity and polypharmacy among women living with HIV in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize comorbid disease and medication burden among women living with HIV (WLWH) in British Columbia (BC), Canada. DESIGN: We examined baseline data from 267 WLWH and 276 HIV-negative women, aged at least 19 years, enrolled in the Children and Women: Antiretrovirals and Markers of Aging (CARMA) cohort. METHODS: Self-reported demographic, medical condition, medication, vitamin, and substance exposure data were collected at baseline CARMA study visits. We considered conditions with appropriate concomitant medications to be 'treated'. Wilcoxon rank-sum and Fisher's exact tests compared continuous and categorical variables between WLWH and HIV-negative women. Number of diagnoses, prescribed medications (excluding HIV/antiretrovirals), vitamins, and prevalence of depression/anxiety/panic disorder were compared using negative binomial and logistic regressions for continuous and binary variables, respectively. RESULTS: WLWH were younger [median, interquartile range (IQR) 39.9, 33.6-46.9 vs. 43.6, 31.8-54.6 years; P = 0.01], attained lower education (40.5 vs. 69.6% college/university; P < 0.001), and more often currently smoked tobacco (47.9 vs. 31.9%; P < 0.001) or had income less than $15 000/year (49.0 vs. 43.1%; P < 0.001). Although younger, and despite omitting HIV infection, WLWH had a greater number of diagnoses (incidence rate ratio, 95% confidence interval 1.58, 1.38-1.81; P < 0.001), and more depression/anxiety/panic disorder vs. controls (odds ratio, 95% CI 1.86, 1.22-2.83; P = 0.004). Our model predicts that with mean BMI (26.3), WLWH and HIV-negative peers would have two comorbid diagnoses by age 30 and 60, respectively. CONCLUSIONS: WLWH living in BC have more comorbid illness earlier in life than their HIV-negative peers, and have very high rates of depression/anxiety/panic disorder. Addressing mental health and comorbid conditions is essential to improving health outcomes among WLWH.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».