<scp>HIV</scp>‐associated neurocognitive disorder in <scp>HIV</scp>‐infected <scp>K</scp>oreans: the <scp>K</scp>orean <scp>N</scp>euro<scp>AIDS P</scp>roject
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: HIV-associated neurocognitive disorder (HAND) is an independent predictor of early mortality and is associated with many difficulties in activities of daily living. We sought to determine the prevalence of and risk factors for HAND in HIV-infected Koreans. In addition, we investigated the performance of screening tools and components of neuropsychological (NP) tests for diagnosing HAND. METHODS: HIV-infected patients were enrolled consecutively from two different urban teaching hospitals in Seoul, South Korea between March 2012 and September 2012. Participants completed a detailed NP assessment of six cognitive domains commonly affected by HIV. The Frascati criteria were used for diagnosing HAND. Four key questions, the International HIV Dementia Scale (IHDS) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA)-K were also assessed as potential tools for screening for HAND. RESULTS: Among the 194 participants, the prevalence of HAND was 26.3%. Asymptomatic neurocognitive impairment and minor neurocognitive disorder accounted for 52.9 and 47.1% of the patients with HAND, respectively. In multivariate analysis, haemoglobin (Hb) level ≤ 13 g/dL (P = 0.046) and current use of a protease inhibitor-based regimen (P = 0.031) were independent risk factors for HAND. The sensitivity and specificity of the IHDS were 72.6 and 60.8%, and those of MoCA-K were 52.9 and 73.4%, respectively. The IHDS (P < 0.001) and MoCA-K (P < 0.001) were both useful for screening for HAND. Among NP tests, the sensitivity and specificity of the Grooved Pegboard Test were 90.2 and 72.0%, and those of the Wisconsin Card Sorting Test were 61.2 and 84.4%, respectively. CONCLUSIONS: HAND is a prevalent comorbidity in HIV-infected Koreans. Active screening and diagnosis with effective tools, such as the IHDS, MoCA-K and Grooved Pegboard Test, could be used to identify this important complication.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,012 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».