Impact of Neurocognitive Deficits on Viral Load Suppression Among Newly Diagnosed HIV-Infected Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background. HIV load suppression is an important treatment goal and has been associated with decrease in HIV-related morbidity and mortality as well as reduced rate of HIV transmission. Identifying patients at risk of virological failure is important to better guide resources to help achieve their treatment goals. Neurocognitive deficits are common in newly diagnosed HIV-infected patients and could influence antiretroviral adherence and increase risk of treatment failure. We hypothesized that newly diagnosed HIV-infected patients with baseline neurocognitive deficits are at higher risk of virological failure. Methods. We used the Montreal cognitive assessment (MoCA) score <26, which has been previously validated, to identify patients with neurocognitive deficits. HIV load suppression was defined as undetectable HIV load (less than 48 copies/mL) at 1 year after entry into care. Logistic regression was performed to determine the association of low baseline MoCA score and failure to achieve viral load suppression at one year. Results. Among 138 patients enrolled in the study, 54 (39.1%) patients failed to achieve viral load suppression within 1 year, and 100 (72.5%) patients had baseline MoCA score <26. MoCA score < 26 was significantly associated with a higher risk of virological failure (odds ratio [OR], 3.19; 95% confidence interval [CI], 1.33–7.65). None of the confounding variables were significantly associated with viral load suppression, however variables significantly associated with low MoCA score included higher age (P < 0.01) and presence of depression (P < 0.01). After adjusting for these variables, MoCA score less than 26, was significantly associated with virological failure (OR, 2.7; 95% CI, 1.09–6.69). Conclusion. Baseline neurocognitive deficit as measured by MoCA was associated with a higher risk of treatment failure. A brief clinical test, such as MoCA, can be used to identify patients at risk for treatment failure and could be provided more ancillary support to better achieve viral load suppression. Disclosures. All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».