Cardiovascular risk evaluation and antiretroviral therapy effects in an HIV cohort: implications for clinical management: the CREATE 1 study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study is to determine the cardiovascular disease (CVD) risk profile of a large UK HIV cohort and how highly active antiretroviral therapy (HAART) affects this. METHODS: It is a cross-sectional study within a large inner city hospital and neighbouring district hospital. A total of 1021 HIV positive outpatients representative of the complete cohort and 990 who had no previous CVD were included in CVD risk analysis. We recorded demographics, HAART history and CVD risk factors. CVD and coronary heart disease (CHD) risks were calculated using the Framingham (1991) algorithm adjusted for family history. RESULTS: The non-CVD cohort (n = 990) was 74% men, 51% Caucasian and 73.1% were on HAART. Mean age was 41 +/- 9 years, systolic blood pressure 120 +/- 14 mmHg, total cholesterol 4.70 +/- 1.05 mmol/l, high-density lipoprotein-C 1.32 +/- 0.48 mmol/l and 37% smoked. Median CVD risk was 4 (0-56) % in men and 1.4 (0-37) % in women; CHD risks were 3.5 (0-36) % and 0.6 (0-16) %. CVD risk was > 20% in 6% of men and 1% of women and > 10% in 12% of men and 4% of women. CVD risk was higher in Caucasians than other ethnicities; the risk factor contributing most was raised cholesterol. For patients on their first HAART, increased CHD risk (26.2% vs. 6.5%; odds ratio 4.03, p < 0.001) was strongly related to the duration of therapy. CONCLUSIONS: Modifiable risk factors, especially cholesterol, and also duration of HAART, were key determinants of CVD risk. DISCUSSION: Regular CHD and/or CVD risk assessment should be performed on patients with HIV, especially during HAART therapy. The effect of different HAART regimens on CHD risk should be considered when selecting therapy.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».