Association of aging and survival in a large HIV-infected cohort on antiretroviral therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine if there is a significant difference in survival between elderly (>50 years) and nonelderly adult patients receiving combination antiretroviral therapy in Uganda between 2004 and 2010. DESIGN: Prospective observational study. METHODS: Patients 18-49 years of age (nonelderly) and 50 years of age and older enrolled in the AIDS Support Organization Uganda HIV/AIDS national programme were assessed for time to all-cause mortality. We applied a Weibull multivariable regression. RESULTS: Among the 22 087 patients eligible for analyses, 19 657 (89.0%) were aged between 18 and 49 years and 2430 (11.0%) were aged 50 years or older. These populations differed in terms of the distributions of sex, baseline CD4 cell count and death. The age group 40-44 displayed the lowest crude mortality rate [31.4 deaths per 1000 person-years; 95% confidence interval (CI) 28.1, 34.7) and the age group 60-64 displayed the highest crude mortality rate (58.9 deaths per 1000 person-years; 95% CI 42.2, 75.5). Kaplan-Meier survival estimates indicated that nonelderly patients had better survival than elderly patients (P < 0.001). Adjusted Weibull analysis indicated that elderly age status was importantly associated (adjusted hazard ratio 1.23, 95% CI 1.08-1.42) with mortality, when controlling for sex, baseline CD4 cell count and year of therapy initiation. CONCLUSION: As antiretroviral treatment cohorts mature, the proportion of patients who are elderly will inevitably increase. Elderly patients may require focused clinical care that extends beyond HIV treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».