Longitudinal HIV care outcomes by gender identity in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Describe engagement in HIV care over time after initial engagement in HIV care, by gender identity.Design:Observational, clinical cohort study of people with HIV engaged in routine HIV care across the United States. Methods: We followed people with HIV who linked to and engaged in clinical care (attending ≥2 visits in 12 months) in cohorts in the North American Transgender Cohort Collaboration, 2000-2018. Within strata of gender identity, we estimated the 7-year (84-month) restricted mean time spent: lost-to-clinic (stratified by pre/postantiretroviral therapy (ART) initiation); in care prior to ART initiation; on ART but not virally suppressed; virally suppressed (≤200 copies/ml); or dead (pre/post-ART initiation). Results: Transgender women (N = 482/101 841) spent an average of 35.5 out of 84 months virally suppressed (this was 30.5 months for cisgender women and 34.4 months for cisgender men). After adjustment for age, race, ethnicity, history of injection drug use, cohort, and calendar year, transgender women were significantly less likely to die than cisgender people. Cisgender women spent more time in care not yet on ART, and less time on ART and virally suppressed, but were less likely to die compared with cisgender men. Other differences were not clinically meaningful. Conclusions: In this sample, transgender women and cisgender people spent similar amounts of time in care and virally suppressed. Additional efforts to improve retention in care and viral suppression are needed for all people with HIV, regardless of gender identity.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».