Tobacco smoking and associated factors in human immunodeficiency virus-infected adults attending human immunodeficiency virus clinics in the Western Cape province, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: In human immunodeficiency virus (HIV)-infected individuals, smoking increases both HIV-related and non-related negative health outcomes. Objectives: To determine the prevalence and associations of smoking in HIV-infected adults receiving antiretroviral therapy at public healthcare facilities in the Western Cape province, South Africa. Methods: Participants comprised 827 HIV-infected patients, who were > 18 years old and randomly selected from 17 HIV healthcare facilities. Self-reported smoking was defined as smoking tobacco daily or occasionally. Serum cotinine levels confirmed smoking status. Results: Participants included 653 women and 174 men. The overall mean (standard deviation [SD]) age was 38.9 (9.0) years, 41.1 (8.9) years in men and 37.7 (8.9) years in women ( p ˂ 0.001). The median diagnosed duration of HIV infection was 5 years. Smoking prevalence was 22% overall, and 26% in men and 21% in women ( p = 0.022). The prevalence of former smoking was 14%. About a quarter of participants (185/751; 24.6%) had serum cotinine levels > 100 mg/mL with similar prevalence of high levels across smoking status (current smokers: 27.2%, former smokers: 29.6% and never smokers: 22.7%, p = 0.564) and did not vary by age, gender, cluster of differentiation 4 count or known duration of HIV. There was no agreement between self-reports and cotinine levels at ranking smoking exposure. Conclusions: Prevalence of current tobacco smoking in HIV-infected patients on care is within the range of that in the general population. This highlights the potential missed opportunity or challenges of co-addressing smoking cessation in individuals already in regular contact with the health system.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».