Predicting Risk of End-Stage Liver Disease in Antiretroviral-Treated Human Immunodeficiency Virus/Hepatitis C Virus-Coinfected Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background. End-stage liver disease (ESLD) is an important cause of morbidity among human immunodeficiency virus (HIV)/hepatitis C virus (HCV)-coinfected patients. Quantifying the risk of this outcome over time could help determine which coinfected patients should be targeted for risk factor modification and HCV treatment. We evaluated demographic, clinical, and laboratory variables to predict risk of ESLD in HIV/HCV-coinfected patients receiving antiretroviral therapy (ART). Methods. We conducted a retrospective cohort study among 6016 HIV/HCV-coinfected patients who received ART within the Veterans Health Administration between 1997 and 2010. The main outcome was incident ESLD, defined by hepatic decompensation, hepatocellular carcinoma, or liver-related death. Cox regression was used to develop prognostic models based on baseline demographic, clinical, and laboratory variables, including FIB-4 and aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index, previously validated markers of hepatic fibrosis. Model performance was assessed by discrimination and decision curve analysis. Results. Among 6016 HIV/HCV patients, 532 (8.8%) developed ESLD over a median of 6.6 years. A model comprising FIB-4 and race had modest discrimination for ESLD (c-statistic, 0.73) and higher net benefit than alternative strategies of treating no or all coinfected patients at relevant risk thresholds. For FIB-4 >3.25, ESLD risk ranged from 7.9% at 1 year to 26.0% at 5 years among non-blacks and from 2.4% at 1 year to 14.0% at 5 years among blacks. Conclusions. Race and FIB-4 provided important predictive information on ESLD risk among HIV/HCV patients. Estimating risk of ESLD using these variables could help direct HCV treatment decisions among HIV/HCV-coinfected patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».