Acceptability, motivation and the prospect of cure for people living with HIV and their healthcare providers in HIV cure-focused treatment interruption studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Analytical treatment interruptions (ATI) are commonly used clinical endpoints to assess interventions aimed at curing HIV or achieving antiretroviral therapy (ART)-free HIV remission. Understanding the acceptability of ATI amongst people living with HIV (PLHIV) and their HIV healthcare providers (HHP) is limited. METHODS: Two online surveys for PLHIV and HHP assessed awareness and acceptability of ATI, and understanding of the prospect for HIV cure in the future. Responses were collected from July 2017-January 2018. A descriptive analysis was performed and similar questions across the two surveys were compared using χ squared test. RESULTS: 442 PLHIV and 144 HHP completed the survey. 105/400 (26%) PLHIV had ever interrupted ART, 8% of which were in a clinical trial. Altruistic motivations were drivers of participation of PLHIV in cure related research. 81/135 (60%) HHP would support their patients wishing to enrol in an HIV cure-focused trial, but fewer would promote and allow such participation (25% and 31% respectively). Compared to HHP, PLHIV were more likely to believe that an HIV cure would be achievable within 10 years (55% vs. 19%, p < 0.001), had less awareness of ATI (46% vs. 62%, p < 0.001) and were less likely to have had experience of either participation or enrolment in an ATI study (5% vs. 18%, p < 0.001) CONCLUSION: PLHIV were more optimistic about the potential for HIV cure. HHP had more direct experience with HIV cure-focused studies. Educational strategies are required for both groups to increase understanding around ATIs in HIV cure research but should be tailored specifically to each group.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».