Estimating an individual-level deprivation index for HIV/HCV coinfected persons in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV-HCV coinfected individuals are often more deprived than the general population. However, deprivation is difficult to measure, often relying on aggregate data which does not capture individual heterogeneity. We developed an individual-level deprivation index for HIV-HCV co-infected persons that encapsulated social, material, and lifestyle factors. METHODS: We estimated an individual-level deprivation index with data from the Canadian Coinfection Cohort, a national prospective cohort study. We used a predetermined process to select 9 out of 19 dichotomous variables at baseline visit to include in the deprivation model: income >$1500/month; education >high school; employment; identifying as gay or bisexual; Indigenous status; injection drug use in last 6 months; injection drug use ever; past incarceration, and past psychiatric hospitalization. We fitted an item response theory model with: severity parameters (how likely an item was reported), discriminatory parameters, (how well a variable distinguished index levels), and an individual parameter (the index). We considered two models: a simple one with no provincial variation and a hierarchical model by province. The Widely Applicable Information Criterion (WAIC) was used to compare the fitted models. To showcase a potential utility of the proposed index, we evaluated with logistic regression the association of the index with non-attendance to a second clinic visit (as a proxy for disengagement) and using WAIC compared it to a model containing all the individual parameters that compose the index as covariates. RESULTS: We analyzed 1547 complete cases of 1842 enrolled participants. According to the WAIC the hierarchical model provided a better fit when compared to the model that does not consider the individual's province. Values of the index were similarly distributed across the provinces. Overall, past incarceration, education, and unemployment had the highest discriminatory parameters. However, in each province different components of the index were associated with being deprived reflecting local epidemiology. For example, Saskatchewan had the highest severity parameter for Indigenous status while Quebec the lowest. For the secondary analysis, 457 (30%) failed to attend a second visit. A one-unit increase in the index was associated with 17% increased odds (95% credible interval, 2% to 34%) of not attending a second visit. The model with just the index performed better than the model with all the components as covariates in terms of WAIC. CONCLUSION: We estimated an individual-level deprivation index in the Canadian Coinfection cohort. The index identified deprivation profiles across different provinces. This index and the methodology used may be useful in studying health and treatment outcomes that are influenced by social disparities in co-infected Canadians. The methodological approach described can be used in other studies with similar characteristics.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».