Predictors of CD4:CD8 Ratio Normalization and Its Effect on Health Outcomes in the Era of Combination Antiretroviral Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV leads to CD4:CD8 ratio inversion as immune dysregulation progresses. We examined the predictors of CD4:CD8 normalization after combination antiretroviral therapy (cART) and determined whether normalization is associated with reduced progression to AIDS-defining illnesses (ADI) and death. METHODS: A Canadian cohort of HIV-positive adults with CD4:CD8<1.2 prior to starting cART from 2000-2010 were analyzed. Predictors of (1) reaching a CD4:CD8 ≥ 1.2 on two separate follow-up visits >30 days apart, and (2) ADI and death from all causes were assessed using adjusted proportional hazards models. RESULTS: 4206 patients were studied for a median of 2.77 years and 306 (7.2%) normalized their CD4:CD8 ratio. Factors associated with achieving a normal CD4:CD8 ratio were: baseline CD4+ T-cells >350 cells/mm(3), baseline CD8+ T-cells <500 cells/mm(3), time-updated HIV RNA suppression, and not reporting sex with other men as a risk factor. There were 213 ADIs and 214 deaths in 13476 person-years of follow-up. Achieving a normal CD4:CD8 ratio was not associated with time to ADI/death. CONCLUSIONS: In our study, few individuals normalized their CD4:CD8 ratios within the first few years of initiating modern cART. This large study showed no additional short-term predictive value of the CD4:CD8 ratio for clinical outcomes after accounting for other risk factors including age and HIV RNA.
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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) | 0,000 | 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 ».