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Enregistrement W2272717910 · doi:10.1186/s12889-016-2781-y

No differences in clinical outcomes with the addition of viral load testing to CD4 cell count monitoring among HIV infected participants receiving ART in rural Uganda: Long-term results from the Home Based AIDS Care Project

2015· article· en· W2272717910 sur OpenAlexafffund
Stephen Okoboi, Paul Ekwaru, James D. Campbell, Aggrey Egessa, Racheal King, Celestin Bakanda, Emmy Muramuzi, Frank Kaharuza, Samuel S. Malamba, David Moore

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineBiostatisticsViral loadHuman immunodeficiency virus (HIV)Public healthEpidemiologyGerontologyTerm (time)Environmental healthFamily medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We compared clinical outcomes among HIV-infected participants receiving ART who were randomized to viral load (VL) and CD4 cell count monitoring in comparison to CD4 cell count monitoring alone in Tororo, Uganda. METHODS: Beginning in May 2003, participants with CD4 cell counts <250 cells/μL or WHO stage 3 or 4 disease were randomized to clinical monitoring alone, clinical monitoring plus quarterly CD4 cell counts (CD4-only); or clinical monitoring, quarterly CD4 cell counts and quarterly VL testing (CD4-VL). In 2007, individuals in clinical monitoring arm were re-randomized to the other two arms and all participants were followed until March 31, 2009. We used Cox Proportional Hazard models to determine if study arm was independently associated with the development of opportunistic infections (OIs) or death. RESULTS: We randomized 1211 participants to the three original study arms and 331 surviving participants in the clinical monitoring arm were re-randomized to the CD4-VL and CD4 only arms. At enrolment the median age was 38 years and the median CD4 cell count was 134 cells/μL. Over a median of 5.2 years of follow-up, 37 deaths and 35 new OIs occurred in the VL-CD4 arm patients, 39 deaths and 42 new OIs occurred in CD4-only patients. We did not observe an association between monitoring arm and new OIs or death (AHR =1.19 for CD4-only vs. CD4-VL; 95 % CI 0.82-1.73). CONCLUSION: We found no differences in clinical outcomes associated with the addition of quarterly VL monitoring to quarterly CD4 cell count monitoring.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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