Antiretroviral therapy use, self‐reported adherence, and viral suppression among women living with <scp>HIV</scp> in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditionally, ≥95% adherence was recommended for viral suppression (VS). Newer antiretroviral therapy (ART) is now being increasingly prescribed and may be more forgiving of lower adherence. The lifelong nature of ART presents adherence challenges, particularly for women living with HIV. We aimed to describe ART use and examine the association between adherence and VS. METHODS: The Canadian HIV Women's Sexual and Reproductive Health Cohort, which included 1422 participants, was used. Data was collected three times, at 18-month intervals, between 2013 and 2018. A Sankey diagram illustrated longitudinal ART trends among participants who reported their ART use. Cross-sectional analysis using 2017-2018 data included participants who self-reported their regimen, ART adherence, and viral load. Utilizing logistic regression models, self-reported adherence (percentage of ART taken in the past month) and self-reported VS (most recent <50 copies/mL) were investigated. RESULTS: Among participants reporting ART use (n = 1187), integrase inhibitor use increased from 13.6% (n = 162) to 30.6% (n = 363), while other classes decreased. Among 617 participants assessed between 2017 and 2018, <70% adherence levels (adjusted odds ratio [aOR]: 0.06, 95% confidence interval [CI]: 0.01-0.27), 70%-79% adherence (aOR: 0.29, 95% CI: 0.05-1.77) and 80%-89% (aOR: 0.21, 95% CI: 0.05-0.86) were associated with lower odds of reporting VS compared with ≥95% adherence, although statistically not significant for 70%-79% adherence. No difference was found for 90%-94% adherence (aOR: 1.04, 95% CI: 0.20-5.32) compared with ≥95%. CONCLUSION: Our findings suggest that ART adherence levels lower than 90% are associated with a lower likelihood of VS among women living with HIV.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».