Leukocyte Telomere Length in HIV-Infected and HIV-Exposed Uninfected Children: Shorter Telomeres with Uncontrolled HIV Viremia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NRTIs) used in HIV antiretroviral therapy can inhibit human telomerase reverse transcriptase. We therefore investigated whether in utero or childhood exposure to NRTIs affects leukocyte telomere length (LTL), a marker of cellular aging. METHODS: In this cross-sectional CARMA cohort study, we investigated factors associated with LTL in HIV-1-infected (HIV(+)) children (n = 94), HIV-1-exposed uninfected (HEU) children who were exposed to antiretroviral therapy (ART) perinatally (n = 177), and HIV-unexposed uninfected (HIV(-)) control children (n = 104) aged 0-19 years. Univariate followed by multivariate linear regression models were used to examine relationships of explanatory variables with LTL for: a) all subjects, b) HIV(+)/HEU children only, and c) HIV(+) children only. RESULTS: After adjusting for age and gender, there was no difference in LTL between the 3 groups, when considering children of all ages together. In multivariate models, older age and male gender were associated with shorter LTL. For the HIV(+) group alone, having a detectable HIV viral load was also strongly associated with shorter LTL (p = 0.007). CONCLUSIONS: In this large study, group rates of LTL attrition were similar for HIV(+), HEU and HIV(-) children. No associations between children's LTL and their perinatal ART exposure or HIV status were seen in linear regression models. However, the association between having a detectable HIV viral load and shorter LTL suggests that uncontrolled HIV viremia rather than duration of ART exposure may be associated with acceleration of blood telomere attrition.
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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 | 0,002 |
| 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 ».