Increased regression and decreased incidence of human papillomavirus-related cervical lesions among HIV-infected women on HAART
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of HAART on incidence, regression, and progression of cytopathological abnormalities in HIV-infected women. DESIGN: Prospective cohort. METHODS: HIV-infected women (N=1123) from Soweto, South Africa underwent serial cervical smears that were analyzed and reported using the Bethesda System. The results of HAART and non-HAART users were compared using two statistical approaches: a survival analysis assessing risk of incident smear abnormality among women with baseline normal smear results; and analysis with marginal models assessing for an association between HAART use and likelihood of regression/progression in consecutive smears. RESULTS: After multivariate survival analysis, women using HAART with a normal baseline smear were 38% less likely to have an incident smear abnormality during follow-up than nonusers [confidence interval (CI) 0.42-0.91; P=0.01]. Multivariate marginal models analysis identified a significantly increased likelihood (odds ratio 2.61; CI 1.75-3.89; P<0.0001) of regression of cervical lesions among women on HAART. CONCLUSION: Our large prospective cohort study adds significant weight to the side of the balance of clinical research supporting the positive impact of HAART on the natural history of human papillomavirus-related cervical disease in HIV-infected women.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».