Complex care needs of patients with late-stage HIV disease: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
This retrospective chart review provides a profile of an emerging population of vulnerable HIV patients with complex comorbidities. Data were abstracted from all 83 patients admitted in 2008 to Casey House, a community-based hospital dedicated to supportive and palliative care for persons with HIV in Toronto, Canada. We describe patient characteristics, including medical and psychiatric conditions, and use a Venn diagram and case study to illustrate the frequency and reality of co-occurring conditions that contribute to the complexity of patients ’ health and health care needs. The mean age at admission was 49.2 years (SD10.5). Sixty-seven patients (80.7%) were male. Patients experienced a mean of 5.9 medical comorbidities (SD2.3) and 1.9 psychiatric disorders (lifetime Axis I diagnoses). Forty patients (48.2%) experienced cognitive impairment including HIV-associated dementia. Patients were on a mean of 11.5 (SD5.3) medications at admission; 74.7 % were on antiretroviral medications with 55.0 % reporting full adherence. Current alcohol and drug use was common with 50.6 % reporting active use at admission. Our Venn diagram illustrates the breadth of complexity in the clients with 8.4 % of clients living in unstable housing with three or more medical comorbidities and two or more psychiatric diagnoses. Comprehensive HIV program planning should include interventions that can flexibly adapt to meet the multidimensional and complex needs of this segment of patients. Researchers, policy-makers, and clinicians need to have greater awareness of overlapping medical,
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».