A 20-year population-based study of all-cause and cause-specific mortality among people with concurrent HIV and psychotic disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to characterize mortality among people with HIV (PWH) and psychotic disorders (PWH/psychosis+) vs. PWH alone (PWH/psychosis-). METHOD: A population-based analysis of mortality in PWH (age ≥19) in British Columbia (BC) from April 1996 to March 2017 was conducted using data from the Seek and Treat for Optimal Prevention of HIV/AIDS (STOP HIV/AIDS) study. Deaths were identified from the Vital Statistics Data (classified as HIV vs. non-HIV causes). Mortality trends across all fiscal years were examined. Cox models assessed the hazard of psychotic disorders on mortality; possible differences between schizophrenia and nonschizophrenia types of psychotic disorders were also evaluated. RESULTS: Among 13 410 PWH included in the analysis, 1572 (11.7%) met the case definition for at least one psychotic disorder. Over the study period, 3274 deaths (PWH/psychosis-: n = 2785, PWH/psychosis+: n = 489) occurred. A decline over time in all-cause mortality and HIV-related mortality was observed in both PWH/psychosis+ and PWH/psychosis- ( P value <0.0001). A decline in non-HIV mortality was observed among PWH/psychosis- ( P value = 0.003), but not PWH/psychosis+ ( P value = 0.3). Nonschizophrenia psychotic disorders were associated with increased risk of mortality; adjusted hazard ratios with (95% confidence intervals): all-cause 1.75 (1.46-2.09), HIV-related 2.08 (1.60-2.69), non-HIV-related 1.45 (1.11-1.90). Similar associations between schizophrenia and mortality were not observed. CONCLUSION: People with co-occurring HIV and nonschizophrenia psychotic disorders experienced a significantly higher risk of mortality vs. PWH without any psychotic disorder. Implementing care according to syndemic models considering interactions between HIV and particularly episodic psychotic disorders could help manage mortality risk more effectively among PWH/psychosis+.
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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 ».