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Enregistrement W4415667026 · doi:10.1038/s41598-025-21580-8

The effects of psychological functioning on substance use and treatment outcomes among people with HIV

2025· article· en· W4415667026 sur OpenAlexfundno aff
Lunthita Duthely, Renae D. Schmidt, Rui Duan, Sophia Gonzalez, Lisa R. Metsch, Daniel J. Feaster, Adam W. Carrico, Viviana E. Horigian

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Drug Abuse Treatment Clinical Trials NetworkNational Institute on Drug AbuseYork UniversityUniversity of Miami
Mots-clésPsychological distressPsychological interventionMental healthSubstance useHuman immunodeficiency virus (HIV)Distress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interrelatedness of mental health status and HIV-related outcomes is well-documented. However, the long-term relationship between psychological distress and health outcomes among persons with HIV, co-diagnosed with substance use disorders (SUD), is understudied. We measured psychological distress among men and women with HIV who use drugs, using a low-burden instrument, and tested its effect, longitudinally, on HIV and substance use-related outcomes. Recently hospitalized, adult men and women co-diagnosed with HIV and SUD were surveyed for psychological distress, using the 18-item Brief Symptom Inventory (BSI-18). We tested the short-term (6 months) and long-term (12 months) effect of psychological distress on HIV-related and substance use-related outcomes. Psychological distress predicted higher engagement with SUD treatment and higher substance use, which decreased rapidly, and significantly, over time. No significant relationship was found between psychological distress and HIV viral load suppression. Using brief and easy to administer measures, early detection of psychological distress among persons with HIV and SUD, could avert negative, long-term health consequences-warranting further investigation of interventions that address mental health challenges faced by this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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