Determinants of Mortality among Adult HIV-Infected Patients on Antiretroviral Therapy in a Rural Hospital in Southeastern Nigeria: A 5-Year Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Study examined the determinants of mortality among adult HIV patients in a rural, tertiary hospital in southeastern Nigeria, comparing mortality among various ART regimens. Methods. Retrospective cohort study of 1069 patients on ART between August 2008 and October 2013. Baseline CD4 counts, age, gender, and ART regimen were considered in this study. Kaplan-Meier method was used to estimate survival and Cox proportional hazards models to identify multivariate predictors of mortality. Median follow-up period was 24 months (IQR 6-45). Results. 78 (7.3%) patients died with 15.6% lost to followup. Significant independent predictors of mortality include age (>45), sex (male > female), baseline CD4 stage (<200), and ART combination. Adjusted mortality hazard was 3 times higher among patients with CD4 count <200 cells/μL than those with counts >500 (95% CI 1.69-13.59). Patients on Truvada-based first-line regimens were 88% more likely to die than those on Combivir-based first line (95% CI 1.05-3.36), especially those with CD4 count <200 cells/μL. Conclusion. Study showed lower mortality than most studies in Nigeria and Africa, with mortality higher among males and patients with CD4 count <200. Further studies are recommended to further compare treatment outcomes between Combivir- and Truvada-based regimens in resource-limited settings using clinical indicators.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».