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Enregistrement W2485853974 · doi:10.1093/jpids/piw039

Sexually Transmitted Infections in Youth With Controlled and Uncontrolled Human Immunodeficiency Virus Infection

2016· article· en· W2485853974 sur OpenAlexfundno aff
Andrés Camacho-González, Miriam C. Chernoff, Paige L. Williams, Ann Chahroudi, James M. Oleske, Shirley Traite, Rana Chakraborty, Murli Purswani, Mark J. Abzug

Notice bibliographique

RevueJournal of the Pediatric Infectious Diseases Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthUniversity of RochesterUniversity of MiamiYork UniversityUniversity of Florida HealthUniversity of Colorado DenverStrongUniversity of California, San DiegoFlorida Department of HealthNational Institutes of HealthMedical Center, University of RochesterJohns Hopkins UniversityChildren's National HospitalSeattle Children's Research InstituteUniversity of South FloridaInternational Maternal Pediatric Adolescent AIDS Clinical Trials NetworkRush UniversityTulane UniversityUniversity of Southern CaliforniaChildren's Hospital of MichiganTexas Children's HospitalState University of New YorkBristol-Myers SquibbChildren's Hospital of PhiladelphiaGilead Sciences
Mots-clésMedicineOdds ratioIncidence (geometry)Confidence intervalYoung adultCohortLogistic regressionTransmission (telecommunications)Cohort studyViral loadImmunologyPediatricsInternal medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sexually transmitted infections (STIs), including human immunodeficiency virus (HIV), disproportionately affect adolescents and young adults (AYAs) ages 13-24 years. Sexually transmitted infections likewise are a risk factor for HIV acquisition and transmission; however, there is a lack of data on STI acquisition in HIV-infected AYAs. METHODS: We determined the incidence of STIs in HIV-infected AYAs 12.5 <25 years of age in the International Maternal Pediatric Adolescent AIDS Clinical Trials (IMPAACT) P1074 observational cohort study. Univariate and multivariable logistic regression models were used to evaluate the association of HIV control (mean viral load <500 copies/mL and CD4+ T cells >500 cells/mm3 in the year preceding STI diagnosis) and other risk factors with STI occurrence. RESULTS: Of 1201 enrolled subjects, 1042 participants met age criteria and were included (49% male, 61% black, 88% perinatally infected; mean age 18.3 years). One hundred twenty participants had at least 1 STI on study, of whom 93 had their first lifetime STI (incidence rate = 2.8/100 person-years). For individual STI categories, 155 incident category-specific events were reported; human papillomavirus (HPV) and chlamydial infections were the most common. In the multivariable model, having an STI was associated with older age (adjusted odds ratio [aOR] = 1.13; 95% confidence interval [CI], 1.05-1.22), female sex (aOR = 2.65; 95% CI, 1.67-4.21), nonperinatal HIV acquisition (aOR = 2.33; 95% CI, 1.29-4.22), and uncontrolled HIV infection (aOR = 2.05; 95% CI, 1.29-3.25). CONCLUSIONS: Sexually transmitted infection acquisition in HIV-infected AYAs is associated with older age, female sex, nonperinatal HIV acquisition, and poorly controlled HIV infection. Substantial rates of STIs among HIV-infected AYAs support enhanced preventive interventions, including safe-sex practices and HPV vaccination, and antiretroviral adherence strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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