Longitudinal analysis of HIV outcomes for persons living with HIV in non-urban areas in southern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many challenges remain in successfully engaging people with HIV (PWH) into lifelong HIV care. Living in non-urban or rural areas has been associated with worse outcomes. Uncertainties remain regarding how to provide optimal HIV care in non-urban areas. METHODS: Using a retrospective descriptive analysis framework, we compared multiple measurable HIV care metrics over time on the basis of urban versus non-urban residency, under a centralized HIV care model. We examined rates of HIV diagnosis, access to and retention in HIV care, and longitudinal outcomes for all newly diagnosed PWH between January 1, 2008, and January 1, 2020, categorized by their home location at the time of HIV diagnosis in southern Alberta. RESULTS: Of 719 newly diagnosed PWH, 619 (86%) lived in urban areas and 100 (14%) lived in non-urban areas. At HIV diagnosis, the groups had no significant differences in initial CD4 count or clinical characteristics ( p = 0.73). Non-urban PWH, however, had slightly longer times to accessing HIV care and initiating antiretroviral therapy (ART) ( p < 0.01). Non-urban PWH showed trends toward slightly lower retention in care and lower sustained ART use, with higher rates of unsuppressed viral loads at 12, 24, and 36 months after diagnosis ( p < 0.01). However, by 2020 both cohorts had suppression rates above 90%. CONCLUSIONS: Sustained retention in care was more challenging for non-urban PWH; however, adherence to ART and viral suppression rates were more than 90%. Although encouraging, challenges remain in identifying and reducing unique barriers for optimal care of PWH living in non-urban areas.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».