Population-Based Estimates and Predictors of Child and Adolescent Linkage to HIV Care or Death in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-level estimates of linkage to HIV care among children and adolescents (CAs) can facilitate progress toward 95-95-95 goals. SETTING: This study was conducted in Bunyala, Chulaimbo, and Teso North subcounties, Western Kenya. METHODS: Linkage to care was defined among CAs diagnosed with HIV through Academic Model Providing Access to Healthcare (AMPATH)'s home-based counseling and testing initiative (HBCT) by merging HBCT and AMPATH Medical Record System data. Using follow-up data from Bunyala, we examined factors associated with linkage or death, using weighted multinomial logistic regression to account for selection bias from double-sampled visits. Based on the estimated model, we imputed the trajectory for each person in 3 subcounties until a simulated linkage or death occurred or until the end of 8 years when an individual was simulated to be censored. RESULTS: Of 720 CAs in the analytic sample, 68% were between 0 and 9 years and 59% were female. Probability of linkage among CAs in the combined 3 subcounties was 48%-49% at 2 years and 64%-78% at 8 years while probability of death was 13% at 2 years and 19% at 8 years. Single or double orphanhood predicted linkage (adjusted odds ratio [aOR]: 2.66, 95% confidence interval [CI]: 1.33 to 5.32) and death (aOR: 9.85 [95% CI: 2.21 to 44.01]). Having a mother known to be HIV-positive also predicted linkage (aOR = 1.94, 95% CI: 0.97 to 3.86) and death (aOR: 14.49, 95% CI: 3.32 to 63.19). CONCLUSION: HIV testers/counselors should continue to ensure linkage among orphans and CAs with mothers known to be HIV-positive and also to support other CAs to link to HIV care.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».