The association of bone mineral density with HIV infection and antiretroviral treatment in women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low bone mineral density (BMD) has been reported in HIV-infected women and men. METHODS: We analysed cross-sectional BMD measured by regional dual X-ray absorptiometry at the lumbar spine (LS) and femoral neck (FN) in 152 HIV-negative and 274 HIV-positive (HIV+) women, adjusted for traditional low BMD risk factors. RESULTS: BMD was significantly lower in protease inhibitor (PI) users than in all other groups, and highest in HIV-negative women. In multivariate analyses the prevalence of T-score < -1.0 was significantly higher in the HIV+ women naive to antiretroviral therapy (ART; odds ratio [OR] 4.36, 95% confidence interval [CI] 1.61, 11.8) and the women receiving PI-containing HAART (OR 3.72, CI 1.43, 9.68), with a non-significant difference in non-PI HAART users (OR 2.43, CI 0.92, 6.45), compared with HIV-negative women. In pair-wise adjusted comparisons, BMD was lower in ART-naive than in HIV-negative women (1.22 versus 1.30 g/cm2 at LS; P = 0.004), in PI compared with non-PI HAART users (1.00 versus 1.05 g/cm2 at FN; P = 0.014) and with those ART-naive (1.00 versus 1.03 g/cm2 at FN; P = 0.146). Potential confounders, including duration of ART, prior treatment regimens and traditional risk factors for low BMD did not explain these differences. Longer lopinavir use was significantly correlated with lower BMD (r2 = -0.39, P = 0.024 and r2 = -0.46, P = 0.006 at LS and FN, respectively) and longer efavirenz use with higher BMD (r2 = +0.32, P = 0.004 at FN). CONCLUSIONS: HIV infection was associated with lower BMD in women, independent of the traditional risk factors for low BMD. PI-containing HAART compared with non-PI-containing HAART, and longer lopinavir use, were both associated with lower BMD, and efavirenz use was associated with higher BMD.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».