Lower Frailty Is Associated with Successful Cognitive Aging Among Older Adults with HIV
Notice bibliographique
Résumé
Aging with HIV poses unique and complex challenges, including avoidance of neurocognitive disorder. Our objective here is to identify the prevalence and predictors of successful cognitive aging (SCA) in a sample of older adults with HIV. One hundred three HIV-infected individuals aged 50 and older were recruited from the Modena HIV Metabolic Clinic in Italy. Participants were treated with combination antiretroviral therapy for at least 1 year and had suppressed plasma HIV viral load. SCA was defined as the absence of neurocognitive impairment (as defined by deficits in tasks of episodic learning, information processing speed, executive function, and motor skills) depression, and functional impairment (instrumental activities of daily living). In cross-sectional analyses, odds of SCA were assessed in relation to HIV-related clinical data, HIV-Associated Non-AIDS (HANA) conditions, multimorbidity (≥2HANA conditions), and frailty. A frailty index was calculated as the number of deficits present out of 37 health variables. SCA was identified in 38.8% of participants. Despite no differences in average chronologic age between groups, SCA participants had significantly fewer HANA conditions, a lower frailty index, and were less likely to have hypertension. In addition, hypertension (odds ratio [OR] = 0.40, p = .04), multimorbidity (OR = 0.35, p = .05), and frailty (OR = 0.64, p = .04) were significantly associated with odds of SCA. Frailty is associated with the likelihood of SCA in people living with HIV. This defines an opportunity to apply knowledge from geriatric population research to people aging with HIV to better appreciate the complexity of their health status.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».