Addressing treatment and care needs of older adults living with HIV who use drugs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Older adults living with HIV (OALHIV; ≥50 years) who use drugs face unique needs and challenges that compromise their health and wellbeing due to the structural and environmental barriers they experience, in addition to being disproportionately affected by comorbidities. Nevertheless, research on this population is limited and work is needed to tailor and optimize their care and services. The purpose of this commentary is to address the key research gaps pertaining to OALHIV who use drugs. DISCUSSION: We identified four key research gaps specific to OALHIV who use drugs. Gap 1: Increased understanding of how older adults manage HIV alongside comorbidities in the context of substance use is critical to optimize their care management. Gap 2: More information on the geriatric characteristics of OALHIV who use drugs and the need and role of harm reduction in geriatric care is necessary for the provision of appropriate and effective care. Gap 3: Greater knowledge around the adoption of harm reduction and case manager approaches in various care facilities is essential to ensure equitable access to care for OALHIV who use drugs. Gap 4: Improved understanding of barriers to high-quality palliative care among OALHIV who use drugs is important to enhance quality of life across their life course. CONCLUSIONS: Addressing the identified gaps in literature will lead to a more fulsome understanding of the issues encountered by OALHIV who use drugs and inform the development and implementation of strategies that address disparities at the intersection of HIV, substance use and ageing.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».