Frequent Disengagement and Subsequent Mortality Among People With HIV and Hepatitis C in Canada: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The cascade of care, commonly used to assess HIV and hepatitis C (HCV) health service delivery, has limitations in capturing the complexity of individuals' engagement patterns. This study examines the dynamic nature of engagement and mortality trajectories among people with HIV and HCV. Methods: We used data from the Canadian HIV-HCV Co-Infection Cohort, which prospectively follows 2098 participants from 18 centers biannually. Markov multistate models were used to evaluate sociodemographic and clinical factors associated with transitioning between the following states: (1) lost-to-follow-up (LTFU), defined as no visit for 18 months; (2) reengaged (reentry into cohort after being LTFU); (3) withdrawn from the study (ie, moved); (4) death; otherwise remained (5) engaged-in-care. Results: A total of 1809 participants met the eligibility criteria and contributed 12 591 person-years from 2003 to 2022. LTFU was common, with 46% experiencing at least 1 episode, of whom only 57% reengaged. One in 5 (n = 383) participants died during the study. Participants who transitioned to LTFU were twice as likely to die as those who were consistently engaged. Factors associated with transitioning to LTFU included detectable HCV RNA (adjusted hazards ratio [aHR], 1.37; 95% confidence interval [CI], 1.13-1.67), evidence of HCV treatment but no sustained virologic response result (aHR, 1.99; 95% CI, 1.56-2.53), and recent incarceration (aHR, 1.94; 95% CI, 1.58-2.40). Being Indigenous was a significant predictor of death across all engagement trajectories. Interpretation: Disengagement from clinical care was common and resulted in higher death rates. People LTFU were more likely to require HCV treatment highlighting a priority population for elimination strategies.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».