Female gender predicts lower access and adherence to antiretroviral therapy in a setting of free healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Background: Barriers to HIV treatment among injection drug users (IDU) are a major public health concern. However, there remain few long-term studies investigating key demographic and behavioral factors - and gender differences in particular - that may pose barriers to antiretroviral therapy (ART), especially in settings with universal healthcare. We evaluated access and adherence to ART in a long-term cohort of HIV-positive IDU in a setting where medical care and antiretroviral therapy are provided free of charge through a universal healthcare system. Methods We evaluated baseline antiretroviral use and subsequent adherence to ART among a Canadian cohort of HIV-positive IDU. We used generalized estimating equation logistic regression to evaluate factors associated with 95% adherence to antiretroviral therapy estimated based on prescription refill compliance. Results Between May 1996 and April 2008, 545 IDU participants were followed for a median of 23.8 months (Inter-quartile range: 8.5 - 91.6), among whom 341 (63%) were male and 204 (37%) were female. Within the six-month period prior to the baseline interview, 133 (39%) men and 62 (30%) women were on ART (p = 0.042). After adjusting for clinical characteristics as well as drug use patterns measured longitudinally throughout follow-up, female gender was independently associated with a lower likelihood of being 95% adherent to ART (Odds Ratio [OR] = 0.70; 95% Confidence Interval: 0.53-0.93). Conclusions Despite universal access to free HIV treatment and medical care, female IDU were less likely to access and adhere to antiretroviral therapy, a finding that was independent of drug use and clinical characteristics. These data suggest that interventions to improve access to HIV treatment among IDU must be tailored to address unique barriers to antiretroviral therapy faced by female IDU.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».