Association Between HIV Infection, Antiretroviral Therapy, and Risk of Acute Myocardial Infarction: A Cohort and Nested Case–Control Study Using Québec's Public Health Insurance Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Morbidity associated with cardiovascular disease is increasing in the HIV-infected population. We aimed to study the impact of HIV and of antiretrovirals on acute myocardial infarction (AMI). METHODS: We performed a cohort and a nested case-control study using the dataset of the Régie de l'Assurance Maladie du Québec. HIV-positive patients were identified using ICD-9 diagnostic codes and matched to HIV-negative patients. Within the HIV-positive cohort, cases of AMI were identified and matched to HIV-positive patients without AMI. The coprimary outcomes were the risk of AMI associated with HIV exposure in the cohort study and that associated with exposure to antiretrovirals in the case-control study. Data were analysed using Poisson and conditional logistic regression. RESULTS: About 7053 HIV-positive patients were matched to 27,681 HIV-negative patients. Incidence rates of AMI in the HIV+ cohort was 3.88 95% confidence interval (CI) (3.26 to 4.58) per 1000 patient-years, compared to 2.21 95% CI (1.93 to 2.52) per 1000 patient-years in the HIV cohort. The adjusted incidence ratio of AMI for HIV-infected patients was 2.11 95%CI (1.69 to 2.63). Among HIV+ patients, 125 AMI cases were matched with 1084 HIV+ patients. We found increased odds ratio (95% CI) of AMI associated with any exposure to abacavir 1.79 (1.16 to 2.76), P = 0.02, efavirenz 1.83 (1.21 to 2.76) P = 0.004, lopinavir 1.98 (1.24 to 3.16) P = 0.004, and ritonavir 2.29 (1.48 to 3.54) P < 0.001. CONCLUSIONS: HIV+ individuals were at higher risk of AMI than the general population, and several antiretrovirals were associated with an increased risk of AMI. Results should be interpreted with caution in absence of data on smoking and HIV clinical status.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».