Loss to Follow-Up as a Competing Risk in an Observational Study of HIV-1 Incidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Conventional survival estimates may be biased if loss to follow-up (LTF) is associated with the outcome of interest. Our goal was to assess whether the association between sexual risk behavior and HIV-1 acquisition changed after accounting for LTF with competing risks regression. METHODS: HIV-1-seronegative women who enrolled in a Kenyan sex worker cohort from 1993-2007 were followed prospectively and tested for HIV at monthly clinic visits. Our primary predictor was self-reported sexual risk behavior in the past week, analyzed as a time-dependent covariate. Outcomes included HIV-1 acquisition and LTF. We analyzed the data using Cox proportional hazards regression and competing risks regression, in which LTF was treated as a competing event. RESULTS: A total of 1,513 women contributed 4,150 person-years (py), during which 198 (13.1%) acquired HIV-1 infection (incidence, 4.5 per 100 py) and 969 (64.0%) were LTF (incidence, 23.4 per 100 py). After adjusting for potential confounders, women reporting unprotected sex with multiple partners were less likely to be lost to follow-up (adjusted sub-hazard ratio (aSHR) 0.50, 95% confidence interval (CI) 0.32-0.76, relative to no sexual activity). The risk of HIV-1 acquisition after reporting unprotected sex with multiple partners was similar with Cox regression (adjusted hazard ratio (aHR) 2.41, 95% CI 1.36-4.27) and competing risks regression (aSHR 2.47, 95% CI 1.33-4.58). CONCLUSIONS: Unprotected sex with multiple partners was associated with higher HIV-1 acquisition risk, but lower attrition. This differential attrition did not substantially bias Cox regression estimates when compared to competing risks regression results.
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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 | 0,030 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».