Evaluating Clinic-Based Interventions to Reduce Racial Differences in Mortality Among People With Human Immunodeficiency Virus in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mortality remains elevated among Black versus White adults receiving human immunodeficiency virus (HIV) care in the United States. We evaluated the effects of hypothetical clinic-based interventions on this mortality gap. METHODS: We computed 3-year mortality under observed treatment patterns among >40 000 Black and >30 000 White adults entering HIV care in the United States from 1996 to 2019. We then used inverse probability weights to impose hypothetical interventions, including immediate treatment and guideline-based follow-up. We considered 2 scenarios: "universal" delivery of interventions to all patients and "focused" delivery of interventions to Black patients while White patients continued to follow observed treatment patterns. RESULTS: Under observed treatment patterns, 3-year mortality was 8% among White patients and 9% among Black patients, for a difference of 1 percentage point (95% confidence interval [CI], .5-1.4). The difference was reduced to 0.5% under universal immediate treatment (95% CI, -.4% to 1.3%) and to 0.2% under universal immediate treatment combined with guideline-based follow-up (95% CI, -1.0% to 1.4%). Under the focused delivery of both interventions to Black patients, the Black-White difference in 3-year mortality was -1.4% (95% CI, -2.3% to -.4%). CONCLUSIONS: Clinical interventions, particularly those focused on enhancing the care of Black patients, could have significantly reduced the mortality gap between Black and White patients entering HIV care from 1996 to 2019.
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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 | 0,023 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».