Children and adolescents on anti-retroviral therapy in Bulawayo, Zimbabwe: How many are virally suppressed by month six?
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Zimbabwe is one of the countries in sub-Saharan Africa disproportionately affected by human immunodeficiency virus. In the “treat all” era, we assessed the gaps in routine viral load (VL) monitoring at six months for children (0-9 years) and adolescents (10-19 years) newly initiated on anti-retroviral therapy (ART) from January 2017 to September 2018 at a large tertiary hospital in Bulawayo. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> In this cohort study using secondary data, we considered first VL done within six to nine months of starting therapy as ‘undergoing VL test at six months’. We classified repeat VL≥1000 copies/ml despite enhanced adherence counselling as virally unsuppressed. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Of 295 patients initiated on ART, 196 (66%) were children and 99 (34%) adolescents. A total 244 (83%) underwent VL test at six months, with 161 (54%) virally suppressed, 52 (18%) unsuppressed and 82 (28%) with unknown status (due to losses in the cascade). Switch to second line was seen in 35% (18/52). When compared to children, adolescents were less likely to undergo a VL test at six months (73% versus 88%, p=0.002) and more likely to have an unknown VL status (40% versus 22%, p=0.001). </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusion:</ns4:bold> At six months of ART, viral suppression was low and losses in the cascade high. </ns4:p>
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».