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Enregistrement W2102951977 · doi:10.1093/cid/ciu919

End-Stage Renal Disease Among HIV-Infected Adults in North America

2014· article· en· W2102951977 sur OpenAlexafffund
Alison G. Abraham, Yuezhou Jing, Michelle M. Estrella, C. William Wester, Heidi M. Crane, Joseph J. Eron, M. John Gill, Michael A. Horberg, Amy C. Justice, Marina B. Klein, Ángel M. Mayor, Richard D. Moore, Frank J. Palella, Chirag R. Parikh, Michael J. Silverberg, Elizabeth T. Golub, Lisa P. Jacobson, Sonia Napravnik, Gregory M. Lucas, Gregory D. Kirk, Constance A. Benson, Ann C. Collier, Steve Boswell, Chris Grasso, Kenneth H. Mayer, Robert S. Hogg, Richard Harrigan, Joan Montaner, Angela Cescon, John T. Brooks, Kate Buchacz, Kelly A. Gebo, John T. Carey, Benigno Rodríguez, Jennifer E. Thorne, James J. Goedert, Sean B. Rourke, Ann N. Burchell, Anita Rachlis, Robert F. Hunter-Mellado, Steven G. Deeks, Jeff Martin, M. J. Mugavero, James H. Willig, Mari M. Kitahata, Robert Dubrow, David A. Fiellin, T. R. Sterling, David W. Haas, Sally Bebawy, Megan Turner, Stephen J. Gange, Kathryn Anastos, Rosemary G. McKaig, Arthur M. Freeman, Carol Lent, Stephen E. Van Rompaey, Edvelyn Webster, L. Morton, Birgit Simon, Keri N. Althoff, Bryan Lau, Jing Zhang, Jiaojiao Jing, Shari Modur, David Hanna, Peter F. Rebeiro, Cherise Wong, A. Mendes

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Eye InstituteNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on Drug AbuseU.S. Public Health ServiceNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineEnd stage renal diseaseDiabetes mellitusIncidence (geometry)DialysisPoisson regressionInternal medicineCohortHemodialysisCoinfectionDiseaseConfidence intervalCohort studyHepatitis CImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human immunodeficiency virus (HIV)-infected adults, particularly those of black race, are at high-risk for end-stage renal disease (ESRD), but contributing factors are evolving. We hypothesized that improvements in HIV treatment have led to declines in risk of ESRD, particularly among HIV-infected blacks. METHODS: Using data from the North American AIDS Cohort Collaboration for Research and Design from January 2000 to December 2009, we validated 286 incident ESRD cases using abstracted medical evidence of dialysis (lasting >6 months) or renal transplant. A total of 38 354 HIV-infected adults aged 18-80 years contributed 159 825 person-years (PYs). Age- and sex-standardized incidence ratios (SIRs) were estimated by race. Poisson regression was used to identify predictors of ESRD. RESULTS: HIV-infected ESRD cases were more likely to be of black race, have diabetes mellitus or hypertension, inject drugs, and/or have a prior AIDS-defining illness. The overall SIR was 3.2 (95% confidence interval [CI], 2.8-3.6) but was significantly higher among black patients (4.5 [95% CI, 3.9-5.2]). ESRD incidence declined from 532 to 303 per 100 000 PYs and 138 to 34 per 100 000 PYs over the time period for blacks and nonblacks, respectively, coincident with notable increases in both the prevalence of viral suppression and the prevalence of ESRD risk factors including diabetes mellitus, hypertension, and hepatitis C virus coinfection. CONCLUSIONS: The risk of ESRD remains high among HIV-infected individuals in care but is declining with improvements in virologic suppression. HIV-infected black persons continue to comprise the majority of cases, as a result of higher viral loads, comorbidities, and genetic susceptibility.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations172
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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