Preventative behaviours and COVID-19 infection in a Canadian cohort of people living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Few studies have examined preventative behaviour practices with respect to COVID-19 among people living with HIV (human immunodeficiency virus). Using a cross-sectional survey from a Canadian Institutes of Health Research Canadian HIV Trials Network study (CTN 328) of people living with HIV on vaccine immunogenicity, we examined the relationships between participant characteristics and behavioural practices intended to prevent COVID-19 infection. Participants living in four Canadian urban centers were enrolled between April 2021–January 2022, at which time they responded to a questionnaire on preventative behaviour practices. Questionnaire and clinical data were combined to explore relationships between preventive behaviours and (1) known COVID-19 infection pre-enrolment, (2) multimorbidity, (3) developing symptomatic COVID-19 infection, and (4) developing symptomatic COVID-19 infection during the Omicron wave. Among 375 participants, 49 had COVID-19 infection pre-enrolment and 88 post-enrolment. The proportion of participants reporting always engaging in preventative behaviours included 87% masking, 79% physical distancing, 70% limiting social gatherings, 65% limiting contact with at-risk individuals, 33% self-isolating due to symptoms, and 26% self-quarantining after possible exposure. Participants with known COVID-19 infection pre-enrolment were more likely to self-quarantine after possible exposure although asymptomatic (65.0% vs 23.4%, p < 0.001; Chi-square test). Participants with multiple comorbidities more likely endorsed physical distancing (85.7% vs 75.5%, p = 0.044; Chi-square test), although this was not significant in logistic regression analysis adjusted for age, sex, race, number of household members, number of bedrooms/bathrooms in the household per person, influenza immunization, and working in close physical proximity to others. Overall, participants reported frequent practice of preventative behaviours.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».