Filling the gaps in the Peruvian care continuum for HIV-infected pregnant mothers: a case–control study in metropolitan Lima-Callao, Peru
Notice bibliographique
Résumé
Mother-to-child transmission of HIV (MTCT) accounts for a significant proportion of new HIV infections in Peru. The purpose of this case-control study was to examine maternal and infant factors associated with MTCT in Peru from 2015 to 2016. For each biologically confirmed case infant, we randomly selected four birth year- and birth hospital-matched controls from five hospitals in Lima-Callao. Maternal and infant information were gathered from medical records. Simple conditional logistic regression was utilized to examine possible maternal and infant characteristics associated with MTCT. The rate of MTCT was 6.9% in 2015 and 2.7% in 2016. A total of 63 matched controls were identified for 18 cases. Protective factors included higher number of prenatal visits (odds ratio [OR]: 0.72; 95% confidence interval [CI]: 0.55-0.94, p = 0.012) and having more children (OR: 0.10, 95% CI: 0.01-0.79, p = 0.029). Risk factors included later maternal diagnosis (OR: 1.19; 95% CI: 1.06-1.34; p = 0.001) and greater viral load at the time of maternal diagnosis (OR: 1.05; 95% CI: 1.01-1.10; p = 0.022). Our study highlights the importance of targeting early and continued prenatal care as specific areas to target to prevent gaps in the HIV treatment cascade for pregnant HIV-infected women. These strategies can ensure early screening and initiation of antiretroviral therapy to reduce MTCT rates.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».