Correcting mortality estimates among children and youth on antiretroviral therapy in southern Africa: A comparative analysis between a multi‐country tracing study and linkage to a health information exchange
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The objective of this study is to assess the outcomes of children, adolescents and young adults with HIV reported as lost to follow‐up, correct mortality estimates for children, adolescents and young adults with HIV for unascertained outcomes in those loss to follow‐up (LTFU) based on tracing and linkage data separately using data from the International epidemiology Databases to Evaluate AIDS in Southern Africa. Methods We included data from two different populations of children, adolescents and young adults with HIV; (1) clinical data from children, adolescents and young adults with HIV aged ≤24 years from Lesotho, Malawi, Mozambique, Zambia and Zimbabwe; (2) clinical data from children, adolescents and young adults with HIV aged ≤14 years from the Western Cape (WC) in South Africa. Outcomes of patients lost to follow‐up were available from (1) a tracing study and (2) linkage to a health information exchange. For both populations, we compared six methods for correcting mortality estimates for all children, adolescents and young adults with HIV. Results We found substantial variations of mortality estimates among children, adolescents and young adults with HIV reported as lost to follow‐up versus those retained in care. Ascertained mortality was higher among lost and traceable children, adolescents and young adults with HIV and lower among lost and linkable than those retained in care (mortality: 13.4% [traced] vs. 12.6% [retained‐other Southern Africa countries]; 3.4% [linked] vs. 9.4% [retained‐WC]). A high proportion of lost to follow‐up children, adolescents and young adults with HIV had self‐transferred (21.0% and 47.0%) in the traced and linked samples, respectively. The uncorrected method of non‐informative censoring yielded the lowest mortality estimates among all methods for both tracing (6.0%) and linkage (4.0%) approaches at 2 years from ART start. Among corrected methods using ascertained data, multiple imputation, incorporating ascertained data (MI(asc.)) and inverse probability weighting with logistic weights were most robust for the tracing approach. In contrast, for the linkage approach, MI(asc.) was the most robust. Conclusions Our findings emphasise that lost to follow‐up is non‐ignorable and both tracing and linkage improved outcome ascertainment: tracing identified substantial mortality in those reported as lost to follow‐up, whereas linkage did not identify out‐of‐facility deaths, but showed that a large proportion of those reported as lost to follow‐up were self‐transfers.
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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 | 0,030 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».