INCREASED PREVALENCE AND ANALYSIS OF RISK FACTORS FOR INDINAVIR NEPHROLITHIASIS
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Indinavir is a protease inhibitor used for treating HIV-1. The drug is lithogenic and was thought to cause a 3% incidence of kidney stones. We evaluated a cohort of patients positive for HIV on indinavir to determine the incidence of indinavir nephrolithiasis and identify risk factors for indinavir stone formation. MATERIALS AND METHODS: Our cohort study of the prevalence of indinavir nephrolithiasis included 155 patients with HIV for 5,732 patient-weeks. The same cohort was then used for a retrospective chart review to assess patient age, weight, duration of drug use, time to stone formation, CD4 count, creatinine, alanine transaminase, and urinary pH and specific gravity as risk factors for stone formation. RESULTS: We estimated the cumulative incidence of indinavir stone formation by the Kaplan-Meier product limit estimator method. At 78 weeks 43.2% of patients had stones (95% confidence interval [CI] 0.292 to 0.543). Increasing age was the only variable that was a statistically significant predictor of indinavair urolithiasis (relative risk 0.955, 95% CI 0.918 to 0.993, p = 0.0159). The mean duration plus or minus standard deviation of indinavir use was statistically the same in each group (42.5 +/- 27. 2 and 40.3 +/- 27.1 weeks in those without and with stones, respectively) despite the observed mean time to stone formation of 23.0 +/- 19.8 weeks. CONCLUSIONS: The clinical prevalence of indinavir nephrolithiasis is much greater than initially reported. Nephrolithiasis during indinavir use does not appear to induce patients to withdraw from the drug.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».