Incidence and Predictors of Hepatic Steatosis and Fibrosis by Serum Biomarkers in a Large Cohort of Human Immunodeficiency Virus Mono-Infected Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background. Longitudinal data on liver disease in human immunodeficiency virus (HIV) mono-infection are scarce. We used noninvasive serum biomarkers to study incidence and predictors of hepatic steatosis and fibrosis. Methods. Hepatic steatosis was diagnosed by hepatic steatosis index ≥36. Advanced liver fibrosis was diagnosed by fibrosis-4 index >3.25. Kaplan-Meier analysis was used to estimate incidences. Cox regression analysis was used to explore predictors of hepatic steatosis and fibrosis development. Results. In this retrospective observational study, 796 consecutive HIV mono-infected patients were observed for a median of 4.9 (interquartile range, 2.2-6.4) years. Incidence of hepatic steatosis was 6.9 of 100 per person-years (PY) (95% confidence interval [CI], 5.9-7.9). Incidence of advanced liver fibrosis was 0.9 of 100 PY (95% CI, 0.6-1.3). Development of hepatic steatosis was predicted by black ethnicity (adjusted hazard ratio [aHR] = 2.18; 95% CI, 1.58-3; P < .001) and lower albumin (aHR = 0.94; 95% CI, 0.91-0.97; P < .001). Development of advanced liver fibrosis was predicted by higher glucose (aHR = 1.22; 95% CI, 1.2-1.3; P < .001) and lower albumin (aHR = 0.89; 95% CI, 0.84-0.93; P < .001). Conclusions. Incident hepatic steatosis is frequent in HIV mono-infected patients, particularly in those of black ethnicity. These patients can also develop advanced liver fibrosis. Identification of at-risk individuals can help early initiation of hepatological monitoring and interventions, such as targeting euglycemia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».