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Enregistrement W4409418158 · doi:10.1111/hiv.70031

Longitudinal associations between social determinants of health and well‐being among women living with <scp>HIV</scp> in Canada: A latent class analysis

2025· article· en· W4409418158 sur OpenAlexafffundabout
Zerihun Admassu, Carmen H. Logie, Luissa Vahedi, Angela Underhill, Logan Kennedy, Kath Webster, Brenda Gagnier, Angela Kaida, Alexandra de Pokomandy, Mona Loutfy

Notice bibliographique

RevueHIV Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensPublic Health OntarioMcGill UniversityMcGill University Health CentreSimon Fraser UniversityWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOxford Academic Health Science CentreCanadian HIV Trials Network, Canadian Institutes of Health ResearchCanadian Institutes of Health ResearchOntario HIV Treatment Network
Mots-clésMedicineDemographyOdds ratioLongitudinal studyLogistic regressionLatent class modelOddsGerontologyMultivariate analysisSocial determinants of healthSocial supportGeneralized estimating equationPublic healthPsychologySocial psychologyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social determinants of health (SDoH) can significantly impact overall well-being. While existing research has explored SDoH as predictors of well-being among women living with HIV, longitudinal studies examining these relationships over time remain limited. We examined SDoH typologies among women living with HIV in Canada and longitudinal associations with well-being. METHODS: Using longitudinal survey data collected at three time points from women living with HIV in Canada (2013-2018), we conducted latent class analysis (LCA) to identify subgroups of SDoH indicators, including income, experiences of violence, food security, substance use, housing stability, HIV-related stigma and social support at baseline (Time-1). Multivariable linear and logistic regression examined associations between SDoH classes and well-being (depression, discrimination [gender, racial] and HIV clinical outcomes [viral load, adherence, HIV care barriers]) at Time-3. RESULTS: We identified three distinct SDoH classes among participants (n = 1422, mean age = 42.8): high (n = 435; 30.6%), medium (n = 377; 26.5%) and low SDoH adversity (n = 610; 42.9%). In multivariate regression analyses, the high SDoH adversity class had lower odds of achieving an undetectable viral load (adjusted Odds Ratio [aOR] = 0.46; 95% CI: 0.21, 1.01; p = 0.050) and higher probability of facing barriers to accessing care (aβ = 0.32; 95% CI: 0.19, 0.45; p < 0.001), depression (aOR = 2.52; 95% CI: 1.71, 3.71; p < 0.001), racial discrimination (aβ = 3.42; 95% CI: 1.72, 5.12; p < 0.001) and gender discrimination (aβ = 3.14; 95% CI: 1.42, 4.87; p < 0.001), compared with the low SDoH adversity class at 5-year follow-up. CONCLUSIONS: SDoH adversities were associated with poor wellbeing among women living with HIV in Canada. Integrated, comprehensive person-centred care approaches that address SDoH are needed to improve health and wellbeing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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