Baseline Clinical Profile of a “Normal Popu-lation” of HIV Exposed Sero-Negative (HESN) Partners May Impact HIV Biomedical Prevention Studies Negatively
Notice bibliographique
Résumé
The burden and viral diversity of HIV in Nigeria makes it suitable to evaluate biomedical prevention strategies including HIV vaccines. We document baseline clinical characteristics of a cohort of HIV Exposed Sero-Negative (HESN) partners to highlight background morbidities that might impact the interpretation of research findings especially in low income countries where “normal control” is based on physical appearance and self-reporting. We established a 2-year prospective cohort of HESN, and obtained, at baseline medical history, general physical examination findings and safety laboratory tests results. Among 534 participants with a mean age of 37 ± 9 years, the commonest symptoms were headache (25.5%) and fever (20%), which occurred more among females. Also, 13% reported a history of urethral/vaginal discharge and genital ulcer. High blood pressure (HBP) (i.e. blood pressure ≥ 140/90 mmhg) was a major abnormal examination finding, which occurred more among males (53.2% vs 26.2%, p < 0.01). More female participants had abnormal laboratory results with 31% having low hemoglobin concentration (<12 g/dl, p = 0.021); 30% with elevated alanine transaminase level (p = 0.019) and 28% with abnormal blood urea nitrogen level (p = 0.093). HBP and abnormal safety laboratory are significant findings among so called “normal population” that could affect interpretation of research findings of HIV biomedical prevention studies in Nigeria.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».