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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».