Association between virtual visits and health outcomes of people living with HIV: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual care has been integrated as a modality of care in Ontario, yet its effectiveness for people living with HIV remains largely unexplored. OBJECTIVES: We aimed to determine the association of visit modality (virtual, in-person, or both) on adherence to antiretroviral therapy (ART), viral load, and quality of life (QoL) in people living with HIV in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a cross-sectional study using data from the 2022 Ontario HIV Treatment Network Cohort Study (OCS), collected during the COVID-19 pandemic when virtual visits were first introduced. Participants were grouped into three categories based on the mode of care: virtual, in-person, or a combination of both. Data were collected through self-reported questionnaires and medical records, with viral load data linked to Public Health Ontario Laboratories (PHOL). Logistic regression was used to examine the outcomes of optimal ART adherence and viral load suppression, and linear regression was used for quality of life (mental and physical) outcomes. RESULTS: In 2022, 1930 participants accessed HIV care in the OCS. Among them, 19.0% received virtual care, 45.6% received in-person care, and 34.3% received care through virtual and in-person modalities. The median age of the participants was 55 years (IQR: 45-62). In the multivariable logistic regression model, virtual care was associated with an increased likelihood of optimal adherence to antiretroviral therapy (Adjusted Odds Ratio (AOR) 1.30, 95% confidence interval (CI): 1.00, 1.70) and an increased likelihood of achieving viral load suppression (AOR 1.67, 95% CI:1.03, 2.63). Moreover, combined virtual and in-person care is associated with an improved mental quality of life compared to in-person care (Adjusted Mean difference (MD) - 0.960, 95% CI: 0.05, 1.87). CONCLUSION: This study suggests virtual care is positively associated with adherence to antiretroviral therapy (ART) and viral suppression within this context. However, future research is necessary to establish causality and to assess the long-term effects of virtual care.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».