Impact of baseline viral load and adherence on survival of HIV-infected adults with baseline CD4 cell counts ≥ 200 cells/μl
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Baseline plasma HIV RNA levels > 100 000 copies/ml have been associated with elevated mortality rates after the initiation of HAART. There is uncertainty regarding the optimal strategy for patients with high plasma HIV RNA but CD4 cell count > or = 200 cells/microl. OBJECTIVE: To evaluate the impact of baseline plasma HIV RNA on survival among patients with CD4 cell counts > or = 200 cells/microl. METHODS: Patients were stratified by plasma HIV RNA, CD4 cell count and adherence level. Mortality rates were evaluated using Kaplan-Meier methods and Cox regression. RESULTS: Among 1166 patients initiating HAART with a CD4 cell count > or = 200 cells/microl, a baseline HIV RNA > or = 100 000 copies/ml was statistically associated with elevated mortality among non-adherent patients (log-rank P = 0.032), but not for adherent patients (log-rank P = 0.690). In a multivariate Cox model comparing patients with a baseline CD4 cell count > or = 200 cells/microl and a baseline plasma HIV RNA < 100 000 copies/ml, the mortality rate was statistically similar among patients with a baseline CD4 cell count > or = 200 cells/microl and a baseline plasma HIV RNA > or = 100 000 copies/ml (relative hazard, 1.21; 95% confidence interval, 0.89-1.65; P = 0.232). CONCLUSION: HIV RNA > or = 100 000 copies/ml was only associated with mortality among HIV-infected patients initiating HAART with CD4 cell counts > or= 200 cells/microl if the patients were non-adherent.
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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) | 0,001 | 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 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 ».