HIV viral load trajectories of women living with HIV in Metro Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study describes long-term viral load (VL) trajectories and their predictors among women living with HIV (WLWH), using data from Sexual Health and HIV/AIDS: Women’s Longitudinal Needs Assessment (SHAWNA), an open prospective cohort study with linkages to the HIV/AIDS Drug Treatment Program. Using Latent Class Growth Analysis (LCGA) on a sample of 153 WLWH (1088 observations), three distinct trajectories of detectable VL (≥50 copies/ml) were identified: ‘sustained low probability of detectable VL’, characterized by high probability of long-term VL undetectability (51% of participants); ‘ high probability of delayed viral undetectability’, characterized by a high probability VL detectability at baseline that decreases over time (43% of participants); and ‘ high probability of detectable VL’, characterized by a high probability of long-term VL detectability (7% of participants). In multivariable analysis, incarceration (adjusted odds ratio (AOR) = 3.24; 95%CI:1.34–7.82), younger age (AOR = 0.96; 95%CI:0.92–1.00), and lower CD4 count (AOR = 0.82; 95%CI:0.72–0.93) were associated with ‘ high probability of delayed viral undetectability’ compared to ‘sustained low probability of detectable VL.’ This study reveals the dynamic and heterogeneous nature of WLWH’s long-term VL patterns, and highlights the need for early engagement in HIV care among young WLWH and programs to mitigate the destabilizing impact of incarceration on WLWH’s HIV treatment outcomes.
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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 ».