Access to care and impact on <scp>HIV</scp> treatment interruptions during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic among people living with <scp>HIV</scp> in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has changed healthcare service delivery. We examined the overall impact of COVID-19 on people living with HIV in British Columbia (BC), Canada, with a special focus on the potential impact of COVID-19 on antiretroviral treatment interruptions (TIs). METHODS: Purposive sampling was used to enrol people living with HIV aged ≥19 years across BC into the STOP HIV/AIDS Program Evaluation study between January 2016 and September 2018. Participants completed surveys at baseline enrolment and 18 and 36 months later. Additional COVID-19 questions were added to the survey in October 2020. TIs were defined as >60 days late for antiretroviral therapy (ART) refill using data from the BC HIV Drug Treatment Program. Generalized linear mixed models were used to examine trends in TIs over time and associations with reported health service access. RESULTS: Of 581 participants, 6.1%-7.7% experienced a TI during each 6-month period between March 2019 and August 2021. The frequency of TIs did not statistically increase during the COVID-19 epidemic. Among the 188 participants who completed the COVID-19 questionnaire, 32.8% reported difficulty accessing healthcare during COVID-19, 9.7% reported avoiding continuing a healthcare service due to COVID-19-related concerns, and 74.6% reported using virtual healthcare services since March 2020. In multivariable analysis, the odds of a TI in any 6-month period were not significantly different from March to August 2019. None of the reported challenges to healthcare services were associated with TIs. CONCLUSIONS: Although some participants reported challenges to accessing services or avoidance of services due to COVID-19, TIs were not more likely during COVID-19 than before.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».