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Enregistrement W4400346622 · doi:10.1097/qai.0000000000003486

The Contribution of Socioeconomic Factors to HIV RNA Suppression in Persons With HIV Engaged in Care in the NA-ACCORD

2024· article· en· W4400346622 sur OpenAlexaff
Aruna Chandran, Xinyi Feng, Sally B. Coburn, Parastu Kasaie, Jowanna Malone, Michael A. Horberg, Brenna Hogan, Peter F. Rebeiro, M. John Gill, Kathleen A. McGinnis, Michael J. Silverberg, Maile Karris, Sonia Napravnik, Deborah Konkle‐Parker, Jennifer Lee, Aimee Freeman, Ronel Ghidey, Venezia Garza, Vincent C. Marconi, Gregory D. Kirk, Jennifer E. Thorne, Heidi M. Crane, Raynell Lang, Mari M. Kitahata, Richard D. Moore, Keri N. Althoff

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingNational Eye InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Mental HealthEli Lilly and CompanyNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesCenters for Disease Control and PreventionAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthGilead SciencesNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésSocioeconomic statusHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthMedicineVirologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Socioeconomic status (SES) influences well-being among people living with HIV (people with HIV [PWH]); when individual-level SES information is not available, area-level SES indicators may be a suitable alternative. We hypothesized that (1) select ZIP code-level SES indicators would be associated with viral suppression and (2) accounting for ZIP code-level SES would attenuate racial disparities in viral suppression among PWH. SETTING: The NA-ACCORD, a collaboration of clinical and interval cohorts of PWH, was used. METHODS: Participants with ≥1 viral load measurement and ≥1 US residential 5-digit ZIP code(s) between 2010 and 2018 were included. In this serial cross-sectional analysis, multivariable logistic regression models were used to quantify the annual association of race and ethnicity with viral suppression, in the presence of SES indicators and sex, hepatitis C status, and age. RESULTS: We observed a dose-response relationship between SES factors and viral suppression. Lower income and education were associated with 0.5-0.7-fold annual decreases in odds of viral suppression. We observed racial disparities of approximately 40% decreased odds of viral suppression among non-Hispanic Black compared with non-Hispanic White participants. The disparity persisted but narrowed by 3%-4% when including SES in the models. CONCLUSIONS: ZIP code-based SES was associated with viral suppression, and accounting for SES narrowed racial disparities in viral suppression among PWH in the NA-ACCORD. Inclusion of ZIP code-level indicators of SES as surrogates for individual-level SES should be considered to improve our understanding of the impact of social determinants of health and racial disparities on key outcomes among PWH in North America.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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