1394. Clinical and Sociodemographic Characteristics Associated with Poor Self-rated Health across Multiple Domains among Older North American Adults Living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Older adults living with HIV (OALHIV) are a growing demographic in North America. We summarized baseline characteristics and associated self-rated suboptimal health in North American OALHIV. Methods OALHIV aged ≥ 50 years from the United States, Canada, and Mexico who participated in the 25-country 2019 Positive Perspectives survey were included. Self-rated health was assessed across 4 domains (physical, mental, sexual, overall); each was dichotomized as optimal (Good/Very good) or suboptimal (Neither good nor poor/Poor/Very poor). Multinomial logistic regression was measured for associations between domains and relevant sociodemographic and clinical characteristics. Results Of 583 participants from North America, 161 were aged ≥ 50 years and included in this analysis. Most were male (73%), 14% were aged ≥ 65 years, 66% were diagnosed with HIV ≥ 10 years ago, median disease duration was 20 years, and 55% took ≥ 5 non-HIV pills daily. Most OALHIV (n=128; 80%) had switched antiretroviral therapy (ART) at least once, 14% (18/128) because of potential drug-drug interactions and 22% (28/128) because it was no longer effective or for resistance, and 6% were very treatment experienced (changed ART ≥ 4 times, with ≥ 1 switch in the past year for resistance or poor tolerability). Among OALHIV, 86% reported ≥ 1 comorbidity; the most common were hypertension (42%), hypercholesterolemia (39%), mental illness (32%), and insomnia (29%). Overall, 48% (77/161) of OALHIV reported suboptimal physical health, 35% (56/161) suboptimal mental health, 60% (97/161) suboptimal sexual health, and 47% (75/161) suboptimal overall health. On all domains, 19% (31/161) reported suboptimal health; 24% (38/161) reported optimal health on all domains, 23% (37/161) on 3 domains only, 13% (21/161) on 2 domains only, and 21% (34/161) on 1 domain only. Comorbidities with a > 15% difference between OALHIV reporting suboptimal health in all domains vs those reporting optimal health in at least 1 domain, respectively, were mental health (48% vs 28%), substance abuse (26% vs 5%, as self-reported in the survey), bone disease (26% vs 8%), and insomnia (42% vs 25%). Conclusion Most OALHIV in North America reported comorbidities and polypharmacy, with approximately one-quarter reporting suboptimal health on all domains. Disclosures Megan Dominguez, PharmD, GlaxoSmithKline: Stocks/Bonds|ViiV Healthcare: Employee|ViiV Healthcare: Stocks/Bonds Chinyere Okoli, MSc, DIP, ViiV Healthcare: I am an employee of ViiV healthcare|ViiV Healthcare: Stocks/Bonds Patricia de los Rios, MSc, GlaxoSmithKline: Stocks/Bonds|ViiV Healthcare: Employment Manyu Prakash, PhD, GlaxoSmithKline: Stocks/Bonds|ViiV Healthcare: Employee Andrew Clark, MD, ViiV Healthcare: Employee|ViiV Healthcare: Stocks/Bonds.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».