Association of CD4+ T-cell Count, HIV-1 RNA Viral Load, and Antiretroviral Therapy With Kaposi Sarcoma Risk Among HIV-infected Persons in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kaposi sarcoma (KS) remains common among HIV-infected persons. To better understand KS etiology and to help target prevention efforts, we comprehensively examined a variety of CD4 T-cell count and HIV-1 RNA viral load (VL) measures, as well as antiretroviral therapy (ART) use, to determine independent predictors of KS risk. SETTING: North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design. METHODS: We followed HIV-infected persons during 1996-2009 from 18 cohorts. We used time-updated Cox regression to model relationships between KS risk and recent, lagged, trajectory, and cumulative CD4 count or VL measures, as well as ART use. We used Akaike's information criterion and global P values to derive a final model. RESULTS: In separate models, the relationship between each measure and KS risk was highly significant (P < 0.0001). Our final mutually adjusted model included recent CD4 count [hazard ratio (HR) for <50 vs. ≥500 cells/μL = 12.4; 95% confidence interval (CI): 6.5 to 23.8], recent VL (HR for ≥100,000 vs. ≤500 copies/mL = 3.8; 95% CI: 2.0 to 7.3), and cumulative (time-weighted mean) VL (HR for ≥100,000 vs. ≤500 copies/mL = 2.5; 95% CI: 1.0 to 5.9). Each P-trend was <0.0001. After adjusting for these measures, we did not detect an independent association between ART use and KS risk. CONCLUSIONS: Our results suggested a multifactorial etiology for KS, with early and late phases of development. The cumulative VL effect suggested that controlling HIV replication promptly after HIV diagnosis is important for KS prevention. We observed no evidence for direct anti-KS activity of ART, independent of CD4 count and VL.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».