Determinants of nonsuppression of HIV viral load among children receiving antiretroviral therapy in the Simiyu region: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite substantial antiretroviral therapy (ART) coverage among individuals with human immunodeficiency virus (HIV) infection in Tanzania, viral load suppression (VLS) among HIV-positive children receiving ART remains intolerably low. This study was conducted to determine factors affecting the nonsuppression of VL in children with HIV receiving ART in the Simiyu region; thus, an effective, sustainable intervention to address VL nonsuppression can be developed in the future. METHODS: We conducted a cross-sectional study including children with HIV aged 2-14 years who were currently presenting to care and treatment clinics in the Simiyu region. We collected data from the children/caregivers and care and treatment center databases. We used Stata™ to perform data analysis. We used statistics, including means, standard deviations, medians, interquartile ranges (IQRs), frequencies, and percentages, to describe the data. We performed forward stepwise logistic regression, where the significance level for removal was 0.10 and that for entry was 0.05. The median age of the patients at ART initiation was 2.0 years (IQR, 1.0-5.0 years), and the mean age at HIV VL (HVL) nonsuppression was 8.8 ± 2.99 years. Of the 253 patients, 56% were female, and the mean ART duration was 64 ± 33.07 months. In multivariable analysis, independent predictors of HVL nonsuppression were older age at ART initiation (adjusted odds ratio [AOR] = 1.21; 95% confidence interval [CI] 1.012-1.443) and poor medication adherence (AOR, 0.06; 95% CI 0.004-0.867). CONCLUSIONS: This study showed that older age at ART initiation and poor medication adherence play significant roles in HVL nonsuppression. HIV/AIDS programs should have intensive interventions targeting early identification, ART initiation, and adherence intensification.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».