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Enregistrement W2100376788 · doi:10.7326/0003-4819-157-5-201209040-00005

U.S. Trends in Antiretroviral Therapy Use, HIV RNA Plasma Viral Loads, and CD4 T-Lymphocyte Cell Counts Among HIV-Infected Persons, 2000 to 2008

2012· article· en· W2100376788 sur OpenAlexafffundabout
Keri N. Althoff, Kate Buchacz, H. Irene Hall, Jinbing Zhang, David B. Hanna, Peter F. Rebeiro, Stephen J. Gange, Richard D. Moore, Mari M. Kitahata, Kelly A. Gebo, Jeffrey N. Martin, Amy C. Justice, Michael A. Horberg, Robert S. Hogg, Timothy R. Sterling, Angela Cescon, Marina B. Klein, Jennifer E. Thorne, Heidi M. Crane, Michael J. Mugavero, Sonia Napravnik, Gregory D. Kirk, Lisa P. Jacobson, John T. Brooks

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Eye InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseU.S. Public Health ServiceNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineViral loadCohortHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyCohort studyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The U.S. National HIV/AIDS Strategy targets for 2015 include "increasing access to care and improving health outcomes for persons living with HIV in the United States" (PLWH-US). OBJECTIVE: To demonstrate the utility of the NA-ACCORD (North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design) for monitoring trends in the HIV epidemic in the United States and to present trends in HIV treatment and related health outcomes. DESIGN: Trends from annual cross-sectional analyses comparing patients from pooled, multicenter, prospective, clinical HIV cohort studies with PLWH-US, as reported to national surveillance systems in 40 states. SETTING: U.S. HIV outpatient clinics. PATIENTS: HIV-infected adults with 1 or more HIV RNA plasma viral load (HIV VL) or CD4 T-lymphocyte (CD4) cell count measured in any calendar year from 1 January 2000 to 31 December 2008. MEASUREMENTS: Annual rates of antiretroviral therapy use, HIV VL, and CD4 cell count at death. RESULTS: 45 529 HIV-infected persons received care in an NA-ACCORD-participating U.S. clinical cohort from 2000 to 2008. In 2008, the 26 030 NA-ACCORD participants in care and the 655 966 PLWH-US had qualitatively similar demographic characteristics. From 2000 to 2008, the proportion of participants prescribed highly active antiretroviral therapy increased by 9 percentage points to 83% (P < 0.001), whereas the proportion with suppressed HIV VL (≤2.7 log10 copies/mL) increased by 26 percentage points to 72% (P < 0.001). Median CD4 cell count at death more than tripled to 0.209 × 109 cells/L (P < 0.001). LIMITATION: The usual limitations of observational data apply. CONCLUSION: The NA-ACCORD is the largest cohort of HIV-infected adults in clinical care in the United States that is demographically similar to PLWH-US in 2008. From 2000 to 2008, increases were observed in the percentage of prescribed HAART, the percentage who achieved a suppressed HIV VL, and the median CD4 cell count at death. PRIMARY FUNDING SOURCE: National Institutes of Health; Centers for Disease Control and Prevention; Canadian Institutes of Health Research; Canadian HIV Trials Network; and the government of British Columbia, Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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