1017. Haves vs. Have-Nots in Healthcare Communication: Examining the Paradox Where PLHIV Who Need Quality Discussions with their Providers the Most, Access it the Least
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Quality communication between patients & HCPs is important to help to identify/address treatment gaps. Who initiates this communication may vary, but impact of good quality communication as a marker of successful care has not been fully explored in PLHIV. We investigated whether perceived comfort discussing salient issues with HCPs differed between PLHIV with vs without specific treatment challenges. Methods We analyzed self-reported data for 520 PLHIV from the 2019 Positive Perspectives study from Canada and USA. Engagement in care (low, moderate, high), was modified from the Observing Patient Involvement scale. Using Chi-squared tests, we compared communication barriers among those uncomfortable discussing with their HCP (p< .05). Results Mean age was 39.6 years. Perceived comfort discussing salient issues with HCPs was significantly lower among PLHIV with than without the specified challenges: discussing side effects (those experiencing side effects=50.4%[135/268] vs without=60.7%[153/252], p=.018); discussing privacy concerns (those hiding medications=41.3%[138/334] vs not hiding =66.7%[124/186], p< .001); discussing adherence challenges (those with suboptimal =42.4%[78/184] vs optimal adherence=57.7%[194/336], p=.001); discussing concerns about HIV illnesses (those without viral suppression=43.1%[90/209] vs virally suppressed=64.6%[201/311], p< .001); and discussing impact of HIV on their life (45.4%[100/220] vs 62.7%[188/300] among those reporting vs not reporting that HIV negatively impacts their life, respectively, p< .001). Among those uncomfortable discussing HCP/clinic-related barriers (eg, no time during visits, worried HCP might perceive them as “difficult”) and limited self-efficacy were particularly more prevalent among those with vs without specific challenges (Figure 2). Pooled analysis showed that optimal self-rated health was 33.9%[42/124]; 52.1%[112/215]; and 68.5%[124/181] among those with low, moderate, & high engagement (p< .001, Figure 3). Figure 1 Figure 2 Figure 3 Conclusion Individuals uncomfortable discussing issues with their HCP reported greater treatment challenges. Proactive HCP-driven high-quality communications with all patients is necessary to help address these concerns. Disclosures Patricia De Los Rios, MSc, GlaxoSmithKline (Shareholder)ViiV Healthcare (Employee) Benjamin Young, MD, PhD, ViiV Healthcare (Employee) Marvelous Muchenje, BSW, MSc. in Global Health, ViiV Healthcare Canada (Employee) Nicolas Van de Velde, PhD, GlaxoSmithKline (Shareholder)ViiV Healthcare (Employee) Chinyere Okoli, PharmD, MSc, DIP, ViiV Healthcare (Employee)
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 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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».