Optimizing adherence to highly active antiretroviral therapy among marginalized, HIV-positive women with comorbid depression: the role of the nurse practitioner
Notice bibliographique
Résumé
Women represent a growing proportion of new positive HIV tests in Canada and are more likely to experience comorbid depression. This is concerning because comorbid depression is associated with suboptimal adherence to highly active antiretroviral therapy (HAART) and poor HIV disease outcomes. The purpose of this project is to answer the question, What is the role of the nurse practitioner (NP) in optimizing adherence to HAART amongst marginalized, HIV-positive women with comorbid depression? By evaluating current literature this project found that social factors such as poverty, homelessness, food insecurity, post-traumatic stress disorder, stigmatization, gender or racial discrimination and injection drug use are risk factors for both comorbid depression and HAART non-adherence. Effective treatments for depression include cognitive behavioral therapy and pharmacological intervention with antidepressants. The role of the NP was inferred by extrapolating the findings from this literature search with the competencies required of NP practice. NPs have the skills, education and legislated authority to provide collaborative care that addresses the underlying social factors that contribute to comorbid depression and HAART non-adherence. These findings are limited by the scarcity of research conducted with HIV-positive female participants, that investigates NP practice or interventions to address underlying social factors. --leaf ii.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».