Time From HIV Diagnosis to Viral Suppression: Survival Analysis of Statewide Surveillance Data in Alabama, 2012 to 2014
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluation of the time from HIV diagnosis to viral suppression (VS) captures the collective effectiveness of HIV prevention and treatment activities in a given locale and provides a more global estimate of how effectively the larger HIV care system is working in a given geographic area or jurisdiction. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate temporal and geographic variability in VS among persons with newly diagnosed HIV infection in Alabama between 2012 and 2014. METHODS: With data from the National HIV Surveillance System, we evaluated median time from HIV diagnosis to VS (<200 c/mL) overall and stratified by Alabama public health area (PHA) among persons with HIV diagnosed during 2012 to 2014 using the Kaplan-Meier approach. RESULTS: Among 1979 newly diagnosed persons, 1181 (59.67%) achieved VS within 12 months of diagnosis; 52.6% (353/671) in 2012, 59.5% (377/634) in 2013, and 66.9% (451/674) in 2014. Median time from HIV diagnosis to VS was 8 months: 10 months in 2012, 8 months in 2013, and 6 months in 2014. Across 11 PHAs in Alabama, 12-month VS ranged from 45.8% (130/284) to 84% (26/31), and median time from diagnosis to VS ranged from 5 to 13 months. CONCLUSIONS: Temporal improvement in persons achieving VS following HIV diagnosis statewide in Alabama is encouraging. However, considerable geographic variability warrants further evaluation to inform public health action. Time from HIV diagnosis to VS represents a meaningful indicator that can be incorporated into public health surveillance and programming.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».