What problems associated with ageing are seen in a specialist service for older people living with HIV?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: By 2030 the majority of the people living with HIV in the United Kingdom will be over the age of 50. HIV services globally must adapt to manage people living with HIV as they age. Currently these services are often designed based on data from the wider population or from the experiences of HIV clinicians. This article aims to help clinicians designing inclusive HIV services by presenting the most common needs identified during the first year of a specialist clinic for older people living with HIV at the Ian Charleson Day Centre, Royal Free Hospital in London, United Kingdom. METHODS: The records of all thirty-five patients attending the inaugural nine sessions were reviewed. RESULTS: The median age of attendees was 69 (53-93) with 77% being male, 63% being White, 49% being heterosexual and 97% being virally suppressed respectively. The majority (83%) met the criteria for frailty using the Fried frailty phenotype. Eighteen issues linked to ageing were identified with the most common being affective symptoms (51%), memory loss (37%) and falls (29%). CONCLUSIONS: Whilst older people living with HIV are a heterogeneous group frailty is common and appears to present earlier. HIV services either need to adapt to meet these additional needs or must support users in transitioning to existing services. We feel that our multidisciplinary model is successful in identifying problems associated with ageing in people living with HIV and could be successfully replicated elsewhere.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».