Relationship between HIV-1 Env subtypes A and D and disease progression in a rural Ugandan cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the role of HIV-1 envelope subtypes on disease progression in a rural cohort of Ugandan adults where two major HIV-1 subtypes (A and D) exist. METHODS: Participants of a clinical cohort seen between December 1995 and December 1998 had blood collected for HIV-1 subtyping. These included prevalent cases (people already infected with HIV at the start of the study in 1990) and incident cases (those who seroconverted between 1990 and December 1998). HIV-1 subtyping was carried out by heteroduplex mobility assay and DNA sequencing in the V3 env region. Disease progression was measured by the rate of CD4 lymphocyte count decline, clinical progression for the incident cases as time from seroconversion to AIDS or death, to first CD4 lymphocyte count < 200 x 10(6)/l and to the World Health Organization clinical stage 3. All analyses were adjusted for age and sex. RESULTS: One hundred and sixty-four individuals, including 47 prevalent and 117 incident cases, had V3 env subtype data of which 65 (40%) were subtyped as A and 99 as D. In the incident cases, 44 (38%) were subtyped as A and 73 as D. There was a suggestion that for most end-points A had a slower progression than D. The cumulative probability of remaining free from AIDS or death at 6 years post-seroconversion was 0.72 [95% confidence interval (CI), 0.50 to 0.85] for A and 0.58 (95% CI, 0.42 to 0.71) for D, and the adjusted hazard ratio of subtype D compared to A was estimated to be 1.39 (95% CI, 0.66 to 2.94; P = 0.39). The estimated difference in rates of decline in square root CD4 lymphocyte counts was -0.41 per year (95% CI, -0.98 to 0.15; P = 0.15). CONCLUSION: This study suggests that although subtype A may have a slower progression than D, HIV-1 envelope subtype is not a major factor in determining the progression of HIV-1 disease in a rural population in Uganda.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».