Methadone maintenance therapy and viral suppression among HIV-infected opioid users: the impacts of crack and injection cocaine use
Notice bibliographique
Résumé
Background—Methadone maintenance therapy (MMT) is associated with improved HIV treatment outcomes among people who use drugs (PWUD). The extent to which these benefits are sustained in the context of ongoing cocaine use is unclear. We assessed differential impacts of MMT on HIV viral load (VL) suppression in relation to discrete patterns of cocaine use. Methods—Data was drawn from ACCESS, a prospective cohort of HIV-positive PWUD in Vancouver, Canada. Generalized linear mixed-effects were used to model the independent effect of MMT on VL suppression across strata of frequency of cocaine injection and crack smoking (≥daily versus <daily), after adjustment for confounders. Results—The analysis included 397 HIV-positive opioid users who completed ≥1 study interview between 2005 and 2014. At baseline, 304 (77%) reported participation in MMT, 37 (9%) ≥ daily cocaine injection, and 158 (40%) ≥ daily crack smoking. In adjusted analyses, MMT remained independently associated with increased odds of VL suppression in both strata of crack smokers (AOR=3.11, 95% CI: 1.86–5.21 and AOR=1.48, 95%CI: 1.04–2.09, for ≥daily and <daily smokers, respectively), and among
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».