Cardiometabolic markers to identify cardiovascular disease risk in HIV-infected black South Africans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of HIV is the highest in sub-Saharan Africa; South Africa (SA) is one of the most affected countries with the highest number of adults living with HIV infection in the world. Besides the traditional risk factors for cardiovascular disease (CVD) in the general population, in people living with HIV there are specific factors - chronic inflammation, metabolic changes associated with the infection, therapy, and lipodystrophy - that potentially increase the risk for developing CVD. OBJECTIVE: This study proposes a screening discriminant model to identify the most important risk factors for the development of CVD in a cohort of 140 HIV-infected black Africans from the North West Province, SA. METHODS: Anthropometric measures, systolic blood pressure, diastolic blood pressure and the carotid-dorsalis pedis pulse wave velocity were determined. Blood was analysed to determine the levels of total cholesterol (TC), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), low-density lipoprotein cholesterol, triglycerides (TGs) and glucose. Partial least squares discriminant analysis was performed as a supervised pattern recognition method. Independent Student's t-tests were further employed to compare the means of risk factors on interval scales; for comparison of categorical risk factors between groups, chi2 tests were used. RESULTS: A TG:HDL-C ratio > or = 1.49, TC:HDL-C ratio > or = 5.4 and an HDL-C level < or = 0.76 mmol/l indicated CVD risk in this cohort of patients living with HIV. CONCLUSION: The results have important health implications for black Africans living with HIV as these lipid levels may be a useful indicator of the risk for CVD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».