Impact of Decarceration Plus Alcohol, Substance Use, and Mental Health Screening on Life Expectancies of Black Sexual Minority Men and Black Transgender Women Living With HIV in the United States: A Simulation Study Based on HPTN 061
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the disproportionate rates of incarceration and lower life expectancy (LE) among Black sexual minority men (BSMM) and Black transgender women (BTW) with HIV, we modeled the impact of decarceration and screening for psychiatric conditions and substance use on LE of US BSMM/BTW with HIV. METHODS: We augmented a microsimulation model previously validated to predict LE and leading causes of death in the US with estimates from the HPTN 061 cohort and the Veteran's Aging Cohort Studies. We estimated independent associations among psychiatric and substance use disorders, to simulate the influence of treatment of one condition on improvement on others. We used this augmented simulation to estimate LE for BSMM/BTW with HIV with a history of incarceration under alternative policies of decarceration (ie, reducing the fraction exposed to incarceration), screening for psychiatric conditions and substance use, or both. RESULTS: Baseline LE was 61.3 years. Reducing incarceration by 25%, 33%, 50%, and 100% increased LE by 0.29, 0.31, 0.53, and 1.08 years, respectively, versus no reductions in incarceration. When reducing incarceration by 33% and implementing screening for alcohol, tobacco, substance use, and depression, in which a positive screen triggers diagnostic assessment for all psychiatric and substance use conditions and linkage to treatment, LE increased by 1.52 years compared with no screening or decarceration. DISCUSSION: LE among BSMM/BTW with HIV is short compared with other people with HIV. Reducing incarceration and improving screening and treatment of psychiatric conditions and substance use could substantially increase LE in this population.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».