Aging with HIV vs. HIV Seroconversion at Older Age: A Diverse Population with Distinct Comorbidity Profiles
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People aging with HIV might have different health conditions compared with people who seroconverted at older ages. The study objective was to assess the prevalence of, and risk factors for, individual co-morbidities and multimorbidity (MM) between HIV-positive patients with a longer duration of HIV infection, and patients who seroconverted at an older age. We compared estimates across both groups to a matched community-based cohort sampled from the general population. METHODS: We performed a case-control study including antiretroviral therapy (ART)-experienced patients who were HIV seropositive for ≥ 20.6 years ("HIV-Aging"), or who were seropositive for < 11.3 years ("HIV-Aged") having access in 2013 at the Modena HIV Metabolic Clinic. Patients were matched in a 1:3 ratio with controls from the CINECA ARNO database. MM was defined as the concurrent presence of >2 NICM. Logistic regression models were constructed to evaluate associated predictors of NICM and MM. RESULTS: We analysed 404 HIV-Aging and 404 HIV-Aged participants in comparison to 2424 controls. The mean age was 46.7 ± 6.2 years, 28.9% were women. Prevalence of HIV co-morbidities and MM were significantly higher in the HIV-positive groups compared to the general population (p<0.001) and a trend towards higher rates of MM was found in aging vs aged group. This difference turned to be significant in patients above the age of 45 years old (p<0.001). CONCLUSIONS: People aging with HIV display heterogeneous health conditions. Host factors and duration of HIV infection are associated with increased risk of MM compared to the general population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».