A qualitative investigation of HIV treatment dispensing models and impacts on adherence among people living with HIV who use drugs
Notice bibliographique
Résumé
Antiretroviral therapy (ART) dispensing is strongly associated with treatment adherence. Among illicit drug-using populations, whom experience greater structural barriers to adherence, directly administered antiretroviral therapy (DAAT) is often regarded as a stronger predictor of optimal adherence over self-administered medications. In Vancouver, Canada, people living with HIV (PLHIV) who use drugs and live in low-income housing are a critical population for treatment support. This group is typically able to access two key DAAT models, daily delivery and daily pickup, in addition to ART self-administration. This ethno-epidemiological qualitative study explores how key dispensing models impact ART adherence among PLHIV who use drugs living in low-income housing, and how this is framed by structural vulnerability. Semi-structured interviews lasting 30-45 minutes were conducted between February and May 2018 with 31 PLHIV who use drugs recruited from an ongoing prospective cohort of PLHIV who use drugs. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed using QSR International's NVivo 12 software. Interviews focused on housing, drug use, and HIV management. Models that constrained agency were found to have negative impacts on adherence and quality of life. Treatment interruptions were framed by structural vulnerabilities (e.g., housing vulnerability) that impacted ability to maintain adherence under certain dispensing models, and led participants to consider other models. Participants using DAAT models which accounted for their structural vulnerabilities (e.g., mobility issues, housing instability), credited these models for their treatment adherence, but also acknowledged factors that constrained agency, and the negative impacts this could have on both adherence, and quality of life. Being able to integrate ART into an established routine is key to supporting ART adherence. ART models that account for the structural vulnerability of PLHIV who use drugs and live in low-income housing are necessary and housing-based supports could be critical, but the impacts of such models on agency must be considered to ensure optimal adherence.
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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».