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Enregistrement W4312316283 · doi:10.2196/38881

HIV Epidemiology, Care, and Treatment Outcomes Among Student and Nonstudent Youths Living With HIV in Southwest China Between 1996 and 2019: Historical Cohort Study

2022· article· en· W4312316283 sur OpenAlexvenueno aff
Na Wang, Guanghua Lan, Qiuying Zhu, Huanhuan Chen, Jinghua Huang, Qin Meng, Zhiyong Shen, Shujia Liang, Xiuling Wu, Liuhong Luo, Rongyi Ye, Jinli Chen, Shengkui Tan, Hui Xing, Yiming Shao, Yuhua Ruan, Mei Lin

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Infectious Disease Prevention and ControlNatural Science Foundation of Guangxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineDemographyCohortEpidemiologyCohort studyMultivariate analysisTransmission (telecommunications)GerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nearly one-third of new HIV infections occurred among youth in 2019 worldwide. Previous studies suggested that student youths living with HIV and nonstudent youths living with HIV might differ in some risk factors, transmission routes, HIV care, and disease outcomes. OBJECTIVE: This study aimed to compare the HIV epidemic, disease outcomes, and access to care among student and nonstudent youths living with HIV aged 16 to 25 years in Guangxi, China. METHODS: We performed a historical cohort study by extracting data on all HIV or AIDS cases aged 16 to 25 years in Guangxi, China, during 1996-2019 from the Chinese Comprehensive Response Information Management System of HIV or AIDS. We conducted analyses to assess possible differences in demographic and behavioral characteristics, HIV care, and disease outcomes between student and nonstudent youths living with HIV. Multivariate Cox regression was used to assess differences in mortality and virologic failure between student and nonstudent cases. RESULTS: A total of 13,839 youths aged 16 to 25 years were infected with HIV during 1996-2019. Among them, 10,202 cases were infected through sexual contact, most of whom were men (n=5507, 54%); 868 (8.5%) were students, and 9334 (91.5%) were not students. The number of student youths living with HIV was lower before 2006 but gradually increased from 2007 to 2019. In contrast, the nonstudent cases increased rapidly in 2005, then gradually declined after 2012. Student cases were mainly infected through homosexual contact (n=614, 70.7% vs n=1447, 15.5%; P<.001), while nonstudent cases were more likely to be infected through heterosexual contact (n=7887, 84.5% vs n=254, 29.3%; P<.001). Moreover, nonstudent cases had a significantly lower CD4 count than student cases at the time of HIV diagnosis (332 vs 362 cells/μL; P<.001). Nonstudents also had a delayed antiretroviral therapy (ART) initiation compared to students (93 days vs 22 days; P<.001). Furthermore, the mortality rate of 0.4 and 1.0 deaths per 100 person-years were recorded for student and nonstudent youths with HIV, respectively. Overall, the mortality risk in nonstudent cases was 2.3 times that of student cases (adjusted hazard ratio [AHR] 2.3, 95% CI 1.2-4.2; P=.008). The virologic failure rate was 2.3 and 2.6 per 100 person-years among student and nonstudent youths living with HIV, respectively. Nonstudent cases had double the risk of virologic failure compared to student cases (AHR 1.9, 95% CI 1.3-2.6; P<.001). CONCLUSIONS: Nonstudent youths living with HIV might face a low CD4 count at the time of HIV diagnosis, delayed ART initiation, and increased risk of death and virologic failure. Thus, HIV prevention and interventions should target youths who dropped out of school early to encourage safe sex and HIV screening, remove barriers to HIV care, and promote early ART initiation to curb the HIV epidemic among youths.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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