Causes of death in people living with HIV in the post 95 -95 -95 era: Lessons from five AIDS Healthcare Foundation clinics in Eswatini
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Eswatini has a high HIV prevalence in adults (24.8%), and despite achieving HIV epidemic control, AIDS-related deaths are still high at 200 per 100,000 population. This study, therefore, describes the causes of death among people living with HIV (PLHIV) receiving care at five clinics in Eswatini. Methods Data of clients receiving antiretroviral therapy (ART) from five AIDS Healthcare Foundation (AHF) Clinics in Eswatini who died was analysed to describe the causes of death. Clients' records were included if they received treatment from any of the five clinics from January 1, 2021, to June 30, 2022. Clients' sociodemographic, clinical, and specific cause of death data were extracted from their clinical records into an Excel spreadsheet for mortality reporting and audits. The different causes of death were categorised and descriptive, and comparative analysis was done using Stata 15 and R. Odds ratio significant at p<0.05 (with 95% confidence interval) to estimate the different associations between the client's characteristics and the four leading causes of death. Results Of 257 clients, 52.5% (n=135) were males, and the median age was 47 years (IQR: 38, 59). The leading causes of death were non-communicable diseases (NCDs) (n=59, 23.0%), malignancies (n=37, 14.4%), Covid-19 (n=36, 14.0%) and advanced HIV disease (AHD) (n=24, 9.3%). Patients aged ≥60 years (OR 0.08; 95% CI: 0.004, 0.44) had lower odds of death from AHD than ≥40 years, and those who had been on ART for 12 – 60 months (OR 0.01; 95% CI: 0.0006, 0.06) and >60 months (OR 0.006; 95% CI: 0.0003, 0.029) had lower odds of death from AHD compared to those on ART for <12 months. Patients aged ≥40 years had higher odds of dying from COVID-19, while females (OR 2.64; 95% CI: 1.29, 5.70) had higher odds of death from malignancy. Conclusion Most patients who died were aged 40 years and above and died from an NCD, malignancy, COVID-19 and AHD-related cause. This indicates a need to expandprevention, screening, and integration of treatment for NCDs and cancers into HIV services. Specific interventions targeting younger PLHIV will limit their risks for AHD.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».