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Enregistrement W2313378852 · doi:10.1097/qai.0000000000000662

Effect of Cumulating Exposure to Abacavir on the Risk of Cardiovascular Disease Events in Patients From the Swiss HIV Cohort Study

2015· article· en· W2313378852 sur OpenAlexafffund
Jim Young, Yongling Xiao, Erica E. M. Moodie, Michał Abrahamowicz, Marina B. Klein, Enos Bernasconi, Patrick Schmid, Alexandra Calmy, Matthias Cavassini, Alexia Cusini, Rainer Weber, Heiner C. Bucher

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalRoyal Victoria Regional Health CentreMcGill University Health CentreGroup for Research in Decision AnalysisMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMcGill UniversityGilead SciencesViiV HealthcareGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbPfizerNational Science Foundation
Mots-clésAbacavirMedicineHazard ratioProportional hazards modelMarginal structural modelCohortConfidence intervalCohort studyRelative riskRisk factorInternal medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyAntiretroviral therapyViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with HIV exposed to the antiretroviral drug abacavir may have an increased risk of cardiovascular disease (CVD). There is concern that this association arises because of a channeling bias. Even if exposure is a risk, it is not clear how that risk changes as exposure cumulates. METHODS: We assess the effect of exposure to abacavir on the risk of CVD events in the Swiss HIV Cohort Study. We use a new marginal structural Cox model to estimate the effect of abacavir as a flexible function of past exposures while accounting for risk factors that potentially lie on a causal pathway between exposure to abacavir and CVD. RESULTS: A total of 11,856 patients were followed for a median of 6.6 years; 365 patients had a CVD event (4.6 events per 1000 patient-years). In a conventional Cox model, recent--but not cumulative--exposure to abacavir increased the risk of a CVD event. In the new marginal structural Cox model, continued exposure to abacavir during the past 4 years increased the risk of a CVD event (hazard ratio = 2.06; 95% confidence interval: 1.43 to 2.98). The estimated function for the effect of past exposures suggests that exposure during the past 6-36 months caused the greatest increase in risk. CONCLUSIONS: Abacavir increases the risk of a CVD event: the effect of exposure is not immediate, rather the risk increases as exposure cumulates over the past few years. This gradual increase in risk is not consistent with a rapidly acting mechanism, such as acute inflammation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations83
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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