WHAT KIND OF HEALTH SCREENING IS USEFUL FOR PERSONS AGING WITH HIV?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the United States, 54% of people aging with HIV (PAWH) are age >/= 50 and 89.7% are virally suppressed. HIV is linked to increased risk of developing comorbidities and may accelerate aging. This population may not receive adequate screening for changes related to advancing age. We describe initial findings of a “Maturity Screen” for PAWH. Methods Setting and population. Convenience sample of PAWH aged 50 years or older receiving care at an HIV specialty clinic in a major metropolitan area. Patients completed a series of measures administered by trained care team members. Measures. sociodemographic (e.g., age, sex), comorbid conditions. Maturity Screen: MoCA, PHQ2, ADL, IADL, GAD2, gait speed and Edmonton Frail Scale. Results 82 participants were screened to-date; 41 males, 36 females, 4 unknown. Mean age 63 (SD: 7.6 yrs.); mean # comorbid conditions 1.8 (SD: 1.3, range 0-5); top four comorbidities were hyperlipidemia (56%), hypertension (43%), diabetes (11%), and CKD (11%). Mean MoCA 24.9 (SD: 3.7, range 15-30); mean PHQ2 0.6 (SD: 1.2); ADL 5.9 (SD: 0.5); IADL 7.8 (SD: 0.8, max score 9). Conclusion In this sample of PAWH maturity screening suggests healthier group than anticipated and low levels of depression. Borderline mean cognitive screen suggests need to monitor for emerging issues likely to impact quality of life. Examining social support in the context of PAWH and potential cognitive decline may identify those with increased future healthcare needs and poor outcomes. Gait speed and frailty measures are currently being analyzed and may identify additional functional needs.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».