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Enregistrement W2509015605 · doi:10.1371/journal.pone.0160460

Cause-Specific Mortality in HIV-Positive Patients Who Survived Ten Years after Starting Antiretroviral Therapy

2016· article· en· W2509015605 sur OpenAlexafffund
Adam Trickey, Margaret May, Jörg Janne Vehreschild, Niels Obel, M. John Gill, Heidi M. Crane, Christoph Boesecke, Hasina Samji, Sophie Grabar, Charles Cazanave, Matthias Cavassini, Leah Shepherd, Antonella d’Arminio Monforte, Colette Smit, Michael S Saag, Fiona Lampe, Marta Montero, Robert Zangerle, Amy C. Justice, Timothy R. Sterling, José M Miró, Suzanne M Ingle, Jonathan A C Sterne

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensAIDS VancouverSimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans AffairsOffice of Research and DevelopmentSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleStichting HIV MonitoringEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónNational Institute for Health and Care ResearchGilead SciencesCenter for AIDS Research, University of Alabama at BirminghamVanderbilt UniversityStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteMichael Smith Health Research BCViiV HealthcareGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbDepartment for International DevelopmentPfizerCanadian Institutes of Health ResearchNational Science Foundation
Mots-clésAntiretroviral therapyMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral loadVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To estimate mortality rates and prognostic factors in HIV-positive patients who started combination antiretroviral therapy between 1996-1999 and survived for more than ten years. METHODS: We used data from 18 European and North American HIV cohort studies contributing to the Antiretroviral Therapy Cohort Collaboration. We followed up patients from ten years after start of combination antiretroviral therapy. We estimated overall and cause-specific mortality rate ratios for age, sex, transmission through injection drug use, AIDS, CD4 count and HIV-1 RNA. RESULTS: During 50,593 person years 656/13,011 (5%) patients died. Older age, male sex, injecting drug use transmission, AIDS, and low CD4 count and detectable viral replication ten years after starting combination antiretroviral therapy were associated with higher subsequent mortality. CD4 count at ART start did not predict mortality in models adjusted for patient characteristics ten years after start of antiretroviral therapy. The most frequent causes of death (among 340 classified) were non-AIDS cancer, AIDS, cardiovascular, and liver-related disease. Older age was strongly associated with cardiovascular mortality, injecting drug use transmission with non-AIDS infection and liver-related mortality, and low CD4 and detectable viral replication ten years after starting antiretroviral therapy with AIDS mortality. Five-year mortality risk was <5% in 60% of all patients, and in 30% of those aged over 60 years. CONCLUSIONS: Viral replication, lower CD4 count, prior AIDS, and transmission via injecting drug use continue to predict higher all-cause and AIDS-related mortality in patients treated with combination antiretroviral therapy for over a decade. Deaths from AIDS and non-AIDS infection are less frequent than deaths from other non-AIDS causes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations115
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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