Predictors of 5-Year Mortality in HIV-Infected Adults Starting Highly Active Antiretroviral Therapy in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the early and long-term mortalities and associated risk factors in adults receiving highly active antiretroviral therapy (HAART) in Thailand. DESIGN: A prospective observational cohort study. METHODS: Previously untreated adults starting HAART in 2002-2009 were followed-up in 43 public hospitals. Kaplan-Meier probability of survival was estimated up to 5 years of therapy. Factors associated with early (≤6 months) and long-term (>6 months) mortalities were assessed using Cox regression analyses. RESULTS: A total of 1578 adults received HAART (74% women; median age, 33 years; CD4 cell count, 124/mL), with a median follow-up of 50 months (interquartile range, 41-66). Eighty-nine patients (6%) died (37 occurred ≤6 months and 52 occurred >6 months) and 183 (12%) were lost to follow-up. Probability of survival [95% confidence interval (CI)] was 97.5% (96.7% to 98.2%) at 6 months, 96.6% (95.6% to 97.4%) at 1 year, and 93.5% (91.9% to 94.8%) at 5 years. Probability of being alive and on follow-up was 80.8% (78.5% to 82.8%) at 5 years. Early mortality was associated with anemia [adjusted hazard ratio (aHR) 3.6, 95% CI: 1.7 to 7.5] and low CD4 count (aHR 1.6, 95% CI: 1.1 to 2.2 per 50 cells decrease) at treatment initiation. Long-term mortality was associated with persistent anemia (aHR 4.9, 95% CI: 2.1 to 11.6), CD4 increase from baseline <50 cells per cubic millimeter (aHR 3.1, 95% CI: 1.6 to 5.7), and viral load >1000 copies per milliliter (aHR 2.8, 95% CI: 1.3 to 6.1) at 6 months of HAART; male gender; and calendar year of enrollment. CONCLUSIONS: Early mortality was associated with anemia and severe immunosuppression at initiation of therapy. Long-term mortality was associated with persistent anemia, CD4 count increase, and virological response at 6 months of therapy over baseline characteristics, highlighting the importance of laboratory monitoring.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».