Incidence of Opportunistic Infections and the Impact of Antiretroviral Therapy Among HIV-Infected Adults in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To understand regional burdens and inform delivery of health services, we conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the effect of antiretroviral therapy (ART) on incidence of key opportunistic infections (OIs) in human immunodeficiency virus (HIV)-infected adults in low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: Eligible studies describing the cumulative incidence of OIs and proportion on ART from 1990 to November 2013 were identified using multiple databases. Summary incident risks for the ART-naive period, and during and after the first year of ART, were calculated using random-effects meta-analyses. Summary estimates from ART subgroups were compared using meta-regression. The number of OI cases and associated costs averted if ART was initiated at a CD4 count ≥200 cells/µL were estimated using Joint United Nations Programme on HIV/AIDS (UNAIDS) country estimates and global average OI treatment cost per case. RESULTS: We identified 7965 citations, and included 126 studies describing 491 608 HIV-infected persons. In ART-naive patients, summary risk was highest (>5%) for oral candidiasis, tuberculosis, herpes zoster, and bacterial pneumonia. The reduction in incidence was greatest for all OIs during the first 12 months of ART (range, 57%-91%) except for tuberculosis, and was largest for oral candidiasis, Pneumocystis pneumonia, and toxoplasmosis. Earlier ART was estimated to have averted 857 828 cases in 2013 (95% confidence interval [CI], 828 032-874 853), with cost savings of $46.7 million (95% CI, $43.8-$49.4 million). CONCLUSIONS: There was a major reduction in risk for most OIs with ART use in LMICs, with the greatest effect seen in the first year of treatment. ART has resulted in substantial cost savings from OIs averted.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».