Interleukin 6 Is a Stronger Predictor of Clinical Events Than High-Sensitivity C-Reactive Protein or D-Dimer During HIV Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interleukin 6 (IL-6), high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), and D-dimer levels are linked to adverse outcomes in human immunodeficiency virus (HIV) infection, but the strength of their associations with different clinical end points warrants investigation. METHODS: Participants receiving standard of care in 2 HIV trials with measured biomarker levels were followed to ascertain all-cause death, non-AIDS-related death, AIDS, cardiovascular disease (CVD), and non-AIDS-defining malignancies. Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) of each end point for quartiles and log2-transformed IL-6, hsCRP, and D-dimer levels were calculated using Cox models. Marginal models modelling multiple events tested for equal effects of biomarker levels on different end points. RESULTS: Among 4304 participants, there were 157 all-cause deaths, 117 non-AIDS-related deaths, 101 AIDS cases, 121 CVD cases, and 99 non-AIDS-defining malignancies. IL-6 was more strongly associated with most end points, compared with hsCRP. IL-6 appeared to be a stronger predictor than D-dimer for CVD and non-AIDS-defining malignancies, but 95% CIs overlapped. Independent associations of IL-6 were stronger for non-AIDS-related death (HR, 1.71; 95% CI, 1.43-2.04) and all-cause death (HR, 1.56; 95% CI, 1.33-1.84) and similar for CVD (HR, 1.35; 95% CI, 1.12-1.62) and non-AIDS-defining malignancies (HR, 1.30; 95% CI, 1.06-1.61). There was heterogeneity of IL-6 (P < .001) but not hsCRP (P = .15) or D-dimer (P = .20) as a predictor for different end points. CONCLUSIONS: IL-6 is a stronger predictor of fatal events than of CVD and non-AIDS-defining malignancies. Adjuvant antiinflammatory and antithrombotic therapies should be tested in HIV-infected individuals.
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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 | 0,001 |
| 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 ».