Experiences of violence and hospitalization rates among people living with HIV in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
People living with HIV (PLWH) in Canada experience high rates of interpersonal violence which may lead to adverse health outcomes that require hospitalization. Using self-reported data on experiences of violence linked to administrative health data on hospitalizations, we used Poisson regression modelling to examine and compare the associations between experiences of violence (recent [in the past 6 months], non-recent [>6 months ago], or none) and hospitalization rates, among a sample of PLWH in British Columbia, Canada. Of 984 PLWH included in this study, 60.0% reported experiencing non-recent violence, and 14.8% experienced recent violence. Those who experienced non-recent violence had a higher rate of hospitalization than those who never experienced violence (adjusted Rate Ratio [aRR]: 1.41; 95% Confidence Interval [CI]: 1.05-1.87). There was no difference in hospitalization rates between those who experienced recent violence and those who never did (aRR: 1.08; 95% CI: 0.74-1.60). PLWH who experienced recent violence had the highest proportion of hospitalizations attributed to mental, behavioural, or neurodevelopmental disorders. Efforts are needed to provide violence-aware care that recognizes violence and its impacts on PLWH experiencing multiple sociostructural inequities. Further studies should evaluate the impacts of violence on other types of healthcare utilization in generalizable samples of PLWH in Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».