Viral Load Suppression Among HIV Infected Adults On Antiretroviral Treatment In Rural Settings Of The Centre Region Of Cameroon: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
The Joint United Nations Program on HIV/AIDS (UNAIDS) set ambitious targets known as the 95-95-95 goals, aiming for 95% of people living with HIV to know their status, 95% of those diagnosed to be on sustained ART, and 95% of those on ART to have viral suppression by 2030. This underscores the significance of viral load (VL) monitoring and suppression as crucial components of the HIV care continuum towards reaching epidemic control. This study was meant to explore viral load suppression among HIV-infected adults on ART in the rural areas of the Centre Region of Cameroon. We conducted a retrospective cohort study on all HIV-infected adults who were initiated on ART between June 2020 and May 2021 in ten rural ART clinics. Patients’ medical records were reviewed for data collection. Of the 2 591 HIV-infected adults on ART whose medical files were reviewed, 1 727 (66.7%) had documented viral load (VL) results at 12 months post-ART initiation giving a viral load coverage of 66.7%. Among the 1,727 documented VL, the proportion of participants that achieved viral suppression (viral load <1000 copies/mL) was 1 654, representing 95.8%. Occupation at initiation (aOR: 0.416, 95% CI: 0.196–0.885, p=0.023) and disclosure of HIV status to partners (cOR: 0.557, 95% CI: 0.317–0.978, p=0.042) emerged as significant predictors of VL suppression. Findings from this study show that as HIV care continues to evolve, interventions tailored to individual needs and context-specific challenges should be prioritized to optimize treatment outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».