Cross-Sectional and Longitudinal Association between Sleep and HIV Prevention and Care Behaviors Among Transgender Women of Color: The TURNNT Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transgender women of color have shorter and worse-quality sleep, putting them at risk for worse health outcomes. We investigated the causal effect of sleep on HIV care and prevention outcomes among transgender women of color.Methods: We used data from transgender women of color living in New York City from the Trying to Understand Relationships, Network and Neighborhoods Among Transgender Women of Color (TURNNT) Cohort Study. Our exposures of interest were short sleep (sleeping for less than seven hours per night), poor-quality sleep (self-rated quality of sleep as “very bad” or “fairly bad”), and sleep onset latency (taking at least 30 minutes to fall asleep). We asked participants about their HIV care and prevention outcomes, including HIV/STI testing, condom use, PrEP use, and HIV viral load suppression. We used Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE) to estimate the causal relative risk (RR) of sleep on these outcomes and included age, education, income, US-born nativity, and hormone replacement therapy use as potential confounders.Findings: Among the 314 participants, 54·5% had short sleep, 35·0% had poor-quality sleep, and 55·4% experienced sleep onset latency. Worse sleep health had positive and negative effects on HIV outcomes. Among people living with HIV (46·2%), those who had short amounts of sleep were less likely to always use a condom (RR 0·67, 95% CI 0·51–0·87]), and those who had poor-quality sleep were less likely to be virally suppressed (0·83, 0·72–0·96]). However, sleep onset latency was positively predictive of STI testing (1·19, 1·03–1·37]). Among people not living with HIV (51·6%), experiencing sleep onset latency decreased the likelihood of always condom use (0·46, 0·28–0·74).Interpretation: Improving sleep health among transgender women of color could improve HIV care and prevention outcomes and reduce health inequities. More research is needed to understand how sleep health affects HIV care and prevention outcomes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».