Missed opportunities within healthcare for an earlier diagnosis of HIV
Notice bibliographique
Résumé
Despite guidelines, many individuals are not routinely tested for HIV within healthcare settings. Our objective was to quantify and characterize preceding clinical encounters by newly-diagnosed persons living with HIV in southern Alberta, Canada. We discuss the clinical impact of missed HIV testing, and options for remediation. Clinical encounters prior to HIV diagnosis including the discharge diagnosis were collected between 1 April 2011 and 1 April 2016. We followed the HIV Indicator Diseases across Europe Study criteria to identify HIV Clinical Indicator Conditions (HCICs) present at clinical encounters. Patients accessing prior care were compared to those who had not previously accessed care. Of 393 individuals, 231 (58.7%) had ≥1 encounter prior to diagnosis; 224 (57%) of encounters occurred in outpatient clinics, 130 (33.1%) in emergency departments, and 39 (9.9%) in urgent care clinics. Approximately 25% (n = 57) of patients who engaged healthcare had ≥ 1 recognized HCIC but did not receive HIV testing. The most frequent HCICs were infection (n = 34; 60%) and hematological disorders (n = 12; 21%). The median CD4 cell count at HIV diagnosis for patients with an HCIC was 127 cells/mm 3 . In this population, three of five patients had accessed healthcare prior to diagnosis with one of four presenting with HCICs but were not offered HIV testing. Protocols beyond the current recommendations are urgently required to address missed HIV diagnostic opportunities who engaged healthcare.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».