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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».