Sex, Race, and Geographic Region Influence Clinical Outcomes Following Primary HIV-1 Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown whether sex and race influence clinical outcomes following primary human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) infection. METHODS: Data were evaluated from an observational, multicenter, primarily North American cohort of HIV-1 seroconverters. RESULTS: Of 2277 seroconverters, 5.4% were women. At enrollment, women averaged .40 log₁₀ fewer copies/mL of HIV-1 RNA (P < .001) and 66 more CD4(+) T cells/μL (P = .006) than men, controlling for age and race. Antiretroviral therapy (ART) was less likely to be initiated at any time point by nonwhite women and men compared to white men (P < .005), and by individuals from the southern United States compared to others (P = .047). Sex and race did not affect responses to ART after 6 months (P > .73). Women were 2.17-fold more likely than men to experience >1 HIV/AIDS-related event (P < .001). Nonwhite women were most likely to experience an HIV/AIDS-related event compared to all others (P = .035), after adjusting for intravenous drug use and ART. Eight years after diagnosis, >1 HIV/AIDS-related event had occurred in 78% of nonwhites and 37% of whites from the southern United States, and 24% of whites and 17% of nonwhites from other regions (P < .001). CONCLUSIONS: Despite more favorable clinical parameters initially, female HIV-1-seroconverters had worse outcomes than did male seroconverters. Elevated morbidity was associated with being nonwhite and residing in the southern United States.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».