Time to lost to follow-up and its predictors among adult patients receiving antiretroviral therapy retrospective follow-up study Amhara Northwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Antiretroviral therapy lowers viral load only when people living with HIV maintain their treatment retention. Lost to follow-up is the persistent major challenge to the success of ART program in low-resource settings including Ethiopia. The purpose of this study is to estimate time to lost to follow-up and its predictors in antiretroviral therapies amongst adult patients. Among registered HIV patients, 542 samples were included. Data cleaning and analysis were done using Stata/SE version 14 software. In multivariable Cox regression, a p-value < 0.05 at 95% confidence interval with corresponding adjusted hazards ratio (AHR) were statistically significant predictors. In this study, the median time to lost to follow-up is 77 months. The incidence density of lost to follow-up was 13.45 (95% CI: 11.78, 15.34) per 100 person-years. Antiretroviral therapy drug adherence [AHR: 3.04 (95% CI: 2.18, 4.24)], last functional status [AHR: 2.74 (95% CI: 2.04, 3.67)], and INH prophylaxis [AHR: 1.65 (95% CI: 1.07, 2.56) were significant predictors for time to lost to follow-up. The median time to lost was 77 months and incidence of lost to follow-up was high. Health care providers should be focused on HIV counseling and proper case management focused on identified risks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».