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Enregistrement W2132122777 · doi:10.1086/652650

Late Presentation for Human Immunodeficiency Virus Care in the United States and Canada

2010· article· en· W2132122777 sur OpenAlexafffundabout
Keri N. Althoff, Stephen J. Gange, Marina B. Klein, John T. Brooks, Robert S. Hogg, Ronald J. Bosch, Michael A. Horberg, Michael S Saag, Mari M. Kitahata, Amy C. Justice, Kelly A. Gebo, Joseph J. Eron, Sean B. Rourke, M. John Gill, Benigno Rodríguez, Timothy R. Sterling, Liviana Calzavara, Steven G. Deeks, Jeffrey N. Martin, Anita Rachlis, Sonia Napravnik, Lisa P. Jacobson, Gregory D. Kirk, Ann C. Collier, Constance A. Benson, Michael J. Silverberg, Margot Kushel, James J. Goedert, Rosemary G. McKaig, Stephen E. Van Rompaey, Jinbing Zhang, Richard D. Moore

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoAIDS VancouverMcGill UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBristol-Myers SquibbNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthJohns Hopkins UniversityBristol-Myers Squibb CanadaGilead SciencesGlaxoSmithKlineNational Center for Research ResourcesAbbott CanadaNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésInterquartile rangeMedicineCohortTransmission (telecommunications)Internal medicineViral loadCohort studyImmunologyYoung adultConfidence intervalHuman immunodeficiency virus (HIV)Pediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND. Initiatives to improve early detection and access to human immunodeficiency virus (HIV) services have increased over time. We assessed the immune status of patients at initial presentation for HIV care from 1997 to 2007 in 13 US and Canadian clinical cohorts. METHODS. We analyzed data from 44,491 HIV-infected patients enrolled in the North American-AIDS Cohort Collaboration on Research and Design. We identified first presentation for HIV care as the time of first CD4(+) T lymphocyte (CD4) count and excluded patients who prior to this date had HIV RNA measurements, evidence of antiretroviral exposure, or a history of AIDS-defining illness. Trends in mean CD4 count (measured as cells/mm(3)) and 95% confidence intervals were determined using linear regression adjusted for age, sex, race/ethnicity, HIV transmission risk, and cohort. RESULTS. Median age at first presentation for HIV care increased over time (range, 40-43 years; P < .01), whereas the percentage of patients with injection drug use HIV transmission risk decreased (from 26% to 14%; P < .01) and heterosexual transmission risk increased (from 16% to 23%; P < .01). Median CD4 count at presentation increased from 256 cells/mm(3) (interquartile range, 96-455 cells/mm(3)) to 317 cells/mm(3) (interquartile range, 135-517 cells/mm(3)) from 1997 to 2007 (P < .01). The percentage of patients with a CD4 count > or = 350 cells/mm(3) at first presentation also increased from 1997 to 2007 (from 38% to 46%; P < .01). The estimated adjusted mean CD4 count increased at a rate of 6 cells/mm(3) per year (95% confidence interval, 5-7 cells/mm(3) per year). CONCLUSION. CD4 count at first presentation for HIV care has increased annually over the past 11 years but has remained <350 cells/mm(3), which suggests the urgent need for earlier HIV diagnosis and treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations202
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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