Racial, ethnic, and gender disparities in hospitalizations among persons with HIV in the United States and Canada, 2005–2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine recent trends and differences in all-cause and cause-specific hospitalization rates by race, ethnicity, and gender among persons with HIV (PWH) in the United States and Canada. DESIGN: HIV clinical cohort consortium. METHODS: We followed PWH at least 18 years old in care 2005-2015 in six clinical cohorts. We used modified Clinical Classifications Software to categorize hospital discharge diagnoses. Incidence rate ratios (IRR) were estimated using Poisson regression with robust variances to compare racial and ethnic groups, stratified by gender, adjusted for cohort, calendar year, injection drug use history, and annually updated age, CD4+, and HIV viral load. RESULTS: Among 27 085 patients (122 566 person-years), 80% were cisgender men, 1% transgender, 43% White, 33% Black, 17% Hispanic of any race, and 1% Indigenous. Unadjusted all-cause hospitalization rates were higher for Black [IRR 1.46, 95% confidence interval (CI) 1.32-1.61] and Indigenous (1.99, 1.44-2.74) versus White cisgender men, and for Indigenous versus White cisgender women (2.55, 1.68-3.89). Unadjusted AIDS-related hospitalization rates were also higher for Black, Hispanic, and Indigenous versus White cisgender men (all P < 0.05). Transgender patients had 1.50 times (1.05-2.14) and cisgender women 1.37 times (1.26-1.48) the unadjusted hospitalization rate of cisgender men. In adjusted analyses, among both cisgender men and women, Black patients had higher rates of cardiovascular and renal/genitourinary hospitalizations compared to Whites (all P < 0.05). CONCLUSION: Black, Hispanic, Indigenous, women, and transgender PWH in the United States and Canada experienced substantially higher hospitalization rates than White patients and cisgender men, respectively. Disparities likely have several causes, including differences in virologic suppression and chronic conditions such as diabetes and renal disease.
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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 ».