Timing of Antiretroviral Treatment, Immunovirologic Status, and TB Risk: Implications for Testing and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) risk and mortality increase in the 6 months after highly active antiretroviral therapy (HAART) initiation. This short-term risk may be a consequence of HAART initiation and immune reconstitution. Alternatively, it may be due to confounding by low CD4 counts and high HIV viral loads (VLs). We assessed the TB risk before and after HAART initiation while appropriately controlling for time-updated laboratory values and HAART exposure. METHODS: We conducted an observational cohort study among persons enrolled in the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design from 1998 through 2011. A marginal structural model was constructed to estimate the association of HAART initiation and TB risk. Inverse probability weights for the probability of HAART initiation were incorporated. RESULTS: Among 26,342 patients, 94 cases of TB were diagnosed during 147,557 person-years (p-y) of follow-up. The unadjusted TB rates were 93/100,000 p-y [95% confidence interval (CI): 63 to 132] before HAART initiation, 203/100,000 p-y (95% CI: 126 to 311) ≤6 months after HAART initiation, and 40/100,000 p-y (95% CI: 29 to 55) >6 months on HAART. After controlling for time-updated laboratory values, the adjusted odds of TB ≤6 months after HAART initiation and >6 months was 0.65 (95% CI: 0.28 to 1.51) and 0.29 (95% CI: 0.16 to 0.53), respectively. CONCLUSIONS: TB risk in the first 6 months after HAART initiation is not higher than that before HAART initiation after adjusting for CD4 count and VLs. These findings suggest that short-term TB risk may be related to low CD4 counts and high VLs near HAART initiation and support early HAART initiation to decrease TB risk.
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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 | 0,009 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».