The effect of injecting drug use history on disease progression and death among HIV‐positive individuals initiating combination antiretroviral therapy: collaborative cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined whether determinants of disease progression and causes of death differ between injecting drug users (IDUs) and non-IDUs who initiate combination antiretroviral therapy (cART). METHODS: The ART Cohort Collaboration combines data from participating cohort studies on cART-naïve adults from cART initiation. We used Cox models to estimate hazard ratios for death and AIDS among IDUs and non-IDUs. The cumulative incidence of specific causes of death was calculated and compared using methods that allow for competing risks. RESULTS: Data on 6269 IDUs and 37 774 non-IDUs were analysed. Compared with non-IDUs, a lower proportion of IDUs initiated cART with a CD4 cell count <200 cells/μL or had a prior diagnosis of AIDS. Mortality rates were higher in IDUs than in non-IDUs (2.08 vs. 1.04 per 100 person-years, respectively; P<0.001). Lower baseline CD4 cell count, higher baseline HIV viral load, clinical AIDS at baseline, and later year of cART initiation were associated with disease progression in both groups. However, the inverse association of baseline CD4 cell count with AIDS and death appeared stronger in non-IDUs than in IDUs. The risk of death from each specific cause was higher in IDUs than non-IDUs, with particularly marked increases in risk for liver-related deaths, and those from violence and non-AIDS infection. CONCLUSION: While liver-related deaths and deaths from direct effects of substance abuse appear to explain much of the excess mortality in IDUs, they are at increased risk for many other causes of death, which may relate to suboptimal management of HIV disease in these individuals.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».