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Enregistrement W2996145332 · doi:10.2196/16061

Comparison of Clinical Outcomes of Persons Living With HIV by Enrollment Status in Washington, DC: Evaluation of a Large Longitudinal HIV Cohort Study

2019· article· en· W2996145332 sur OpenAlexvenueno aff
Jenevieve Opoku, Rupali Doshi, Amanda D. Castel, Ian Sorensen, Michael A. Horberg, Adam Allston, Michael Kharfen, Alan E. Greenberg

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of AIDS ResearchNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesFogarty International CenterNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteCenter for AIDS Research, University of WashingtonKaiser PermanenteNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthChildren's National HospitalGeorgetown UniversityGeorge Washington UniversityU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineCohortCohort studyPopulationLogistic regressionDemographyGerontologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV cohort studies have been used to assess health outcomes and inform the care and treatment of people living with HIV disease. However, there may be similarities and differences between cohort participants and the general population from which they are drawn. OBJECTIVE: The objective of this analysis was to compare people living with HIV who have and have not been enrolled in the DC Cohort study and assess whether participants are a representative citywide sample of people living with HIV in the District of Columbia (DC). METHODS: Data from the DC Health (DCDOH) HIV surveillance system and the DC Cohort study were matched to identify people living with HIV who were DC residents and had consented for the study by the end of 2016. Analysis was performed to identify differences between DC Cohort and noncohort participants by demographics and comorbid conditions. HIV disease stage, receipt of care, and viral suppression were evaluated. Adjusted logistic regression assessed correlates of health outcomes between the two groups. RESULTS: There were 12,964 known people living with HIV in DC at the end of 2016, of which 40.1% were DC Cohort participants. Compared with nonparticipants, participants were less likely to be male (68.0% vs 74.9%, P<.001) but more likely to be black (82.3% vs 69.5%, P<.001) and have a heterosexual contact HIV transmission risk (30.3% vs 25.9%, P<.001). DC Cohort participants were also more likely to have ever been diagnosed with stage 3 HIV disease (59.6% vs 47.0%, P<.001), have a CD4 <200 cells/µL in 2017 (6.2% vs 4.6%, P<.001), be retained in any HIV care in 2017 (72.9% vs 59.4%, P<.001), and be virally suppressed in 2017. After adjusting for demographics, DC Cohort participants were significantly more likely to have received care in 2017 (adjusted odds ratio 1.8, 95% CI 1.70-2.00) and to have ever been virally suppressed (adjusted odds ratio 1.3, 95% CI 1.20-1.40). CONCLUSIONS: These data have important implications when assessing the representativeness of patients enrolled in clinic-based cohorts compared with the DC-area general HIV population. As participants continue to enroll in the DC Cohort study, ongoing assessment of representativeness will be required.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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