HIV Disease Progression to CD4 Count <200 Cells/μL and Death in Saskatoon, Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize and identify determinants of HIV disease progression among a predominantly injection drug use (IDU) HIV population in the highly active antiretroviral therapy era. METHODS: The present retrospective study was based on 343 HIV patients diagnosed from 2005 to 2010 from two clinics in Saskatoon, Saskatchewan. Disease progression was defined as the time from diagnosis to immunological AIDS (CD4 count <200 cells/μL) and death. Uni- and multivariable Cox proportional hazards models were used. RESULTS: Of the 343 patients, 79% had a history of IDU, 77% were hepatitis C virus (HCV) coinfected and 67% were of Aboriginal descent. The one-year and three-year immunological AIDS-free probabilities were 78% and 53%, respectively. The one-year and three-year survival probabilities were 97% and 88%, respectively. Multicollinearity among IDU, HCV and ethnicity was observed and, thus, separate models were built. HCV coinfection (HR 2.9 [95% CI 1.2 to 6.9]) was a significant predictor of progression to immunological AIDS when controlling for baseline CD4 counts, treatment, age at diagnosis and year of diagnosis. For survival, only treatment use was a significant predictor (HR 0.34 [95% CI 0.1 to 0.8]). HCV coinfection was marginally significant (P=0.067). CONCLUSION: Baseline CD4 count, HCV coinfection, year of diagnosis and treatment use were significant predictors of disease progression. This highlights the importance of early treatment and the need for targeted interventions for these particularly vulnerable populations to slow disease progression.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».