Body mass index and early <scp>CD</scp>4 <scp>T</scp>‐cell recovery among adults initiating antiretroviral therapy in <scp>N</scp>orth <scp>A</scp>merica, 1998–2010
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Adipose tissue affects several aspects of the cellular immune system, but prior epidemiological studies have differed on whether a higher body mass index (BMI) promotes CD4 T-cell recovery on antiretroviral therapy (ART). The objective of this analysis was to assess the relationship between BMI at ART initiation and early changes in CD4 T-cell count. METHODS: We used the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design (NA-ACCORD) data set to analyse the relationship between pre-treatment BMI and 12-month CD4 T-cell recovery among adults who started ART between 1998 and 2010 and maintained HIV-1 RNA levels < 400 copies/mL for at least 6 months. Multivariable regression models were adjusted for age, race, sex, baseline CD4 count and HIV RNA level, year of ART initiation, ART regimen and clinical site. RESULTS: A total of 8381 participants from 13 cohorts contributed data; 85% were male, 52% were nonwhite, 32% were overweight (BMI 25-29.9 kg/m(2) ) and 15% were obese (BMI > 30 kg/m(2) ). Pretreatment BMI was associated with 12-month CD4 T-cell change (P < 0.001), but the relationship was nonlinear (P < 0.001). Compared with a reference of 22 kg/m(2) , a BMI of 30 kg/m(2) was associated with a 36 cells/μL [95% confidence interval (CI) 14, 59 cells/μL] greater CD4 T-cell count recovery among women and a 19 cells/μL (95% CI 9, 30 cells/μL) greater recovery among men at 12 months. At a BMI > 30 kg/m(2) , the observed benefit was attenuated among men to a greater degree than among women, although this difference was not statistically significant. CONCLUSIONS: A BMI of approximately 30 kg/m(2) at ART initiation was associated with greater CD4 T-cell recovery at 12 months compared with higher or lower BMI values, suggesting that body composition may affect peripheral CD4 T-cell recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».