Long-term consequences of interpersonal violence experiences on treatment engagement and health status in people living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the impact of previous interpersonal violence (IPersV) experiences on long-term healthcare engagement and health outcomes in a large Canadian HIV-cohort. DESIGN: People living with HIV (PLHIV) were screened for IPersV, and their healthcare outcomes over the nine subsequent years were analyzed. METHODS: A total of 1064 PLHIV were screened for past and present IPersV experiences through semistructured interviews. Follow-up included core treatment engagement (e.g. clinic visits) and health-status variables (HIV viral load, CD4+ T-cell count, mortality, comorbidities), analyzed descriptively and with longitudinal Cox regressions. RESULTS: At intake, 385 (36%) PLHIV reported past or present IPersV including childhood (n = 224, 21%) or adulthood experiences (n = 161, 15%) and were offered conventional social work support. Over 9 years, individuals with any IPersV experiences were 36% more likely to discontinue care, 81% more likely to experience viremia, 47% more likely to experience a drop in CD4+ cell counts below 200/μl, and 65% more likely to die compared with patients not reporting IPersV (P < 0.05). Outcomes were similar when adjusted for sociodemographic factors. Childhood IPersV in particular was linked to several of the outcomes, with higher rates of discontinuation of care, viremia, and mortality related to mental health/addiction or HIV-related complications. CONCLUSION: IPersV is associated with an increased risk over time of healthcare discontinuation, poorer long-term HIV-related health outcomes, and increased mortality, especially for patients victimized in childhood. Apart from targeted IPersV screening to initiate conventional supports (e.g. through social work), increased efforts to engage vulnerable populations in their long-term care seems warranted.
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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 | 0,000 |
| 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 ».