CD4 <sup>+</sup> T-cell recovery after initiation of antiretroviral therapy in a resource-limited setting: A prospective cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: CD4(+) T-cell count recovery after antiretroviral therapy (ART) initiation is associated with improved health outcomes. It is unknown how the CD4(+) T-cell counts of African HIV patients recover following ART initiation. METHODS: We examined CD4(+) T-cell count recovery in a large cohort of HIV-positive patients initiating ART in Uganda between 2004 and 2011. We categorized patients according to their CD4(+) T-cell count at ART initiation. All patients received CD4(+) T-cell count evaluations on a biannual basis. We used quantile regression to model the recovery of CD4(+) T-cells during ART. RESULTS: A total of 5,271 patients aged ≥14 years at baseline were included. The median number of CD4(+) T-cell count measurements was 6 (IQR 4-8), and vital status at censoring was known in 97.2% of individuals. Most CD4(+) T-cell count recovery occurred within the first 12 months, with marginal increases beyond 18 months and stabilization after 5 years. The strongest predictor of CD4(+) T-cell count recovery was baseline CD4(+) T-cell count. After 5 years on treatment, the median CD4(+) T-cell count was 334 cells/mm(3) for patients initiating ART with <100 cells/mm(3). Only those initiating ART with >200 cells/mm(3) reached a 5-year median >500 cells/mm(3). Adolescents had the most robust CD4(+) T-cell count recovery with a median increase after 12 months that was 109 cells/mm(3) greater than those initiating ART at age ≥50 years. CONCLUSIONS: In individuals from a resource-limited setting, baseline CD4(+) T-cell count was highly predictive of the maximum CD4(+) T-cell count level achieved while on ART.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».