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 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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».