A tale of two countries: all‐cause mortality among people living with <scp>HIV</scp> and receiving combination antiretroviral therapy in the <scp>UK</scp> and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to compare all-cause mortality of people living with HIV and accessing care in Canada and the UK. METHODS: Individuals from the Canadian Observational Cohort (CANOC) collaboration and UK Collaborative HIV Cohort (UK CHIC) study who were aged ≥ 18 years, had initiated antiretroviral therapy (ART) for the first time between 2000 and 2012 and who had acquired HIV through sexual transmission were included in the analysis. Cox regression was used to investigate the difference in mortality risk between the two cohort collaborations, accounting for loss to follow-up as a competing risk. RESULTS: A total of 19 960 participants were included in the analysis (CANOC, 4137; UK CHIC, 15 823). CANOC participants were more likely to be older [median age 39 years (interquartile range (IQR): 33, 46 years) vs. 36 years (IQR: 31, 43 years) for UK CHIC participants], to be male (86 vs. 73%, respectively), and to report men who have sex with men (MSM) sexual transmission risk (72 vs. 56%, respectively) (all P < 0.001). Overall, 762 deaths occurred during 98 798 person-years (PY) of follow-up, giving a crude mortality rate of 7.7 per 1000 PY [95% confidence interval (CI): 7.1, 8.3 per 1000 PY]. The crude mortality rates were 8.6 (95% CI: 7.4, 10.0) and 7.5 (95% CI: 6.9, 8.1) per 1000 PY among CANOC and UK CHIC study participants, respectively. No statistically significant difference in mortality risk was observed between the cohort collaborations in Cox regression accounting for loss to follow-up as a competing risk (adjusted hazard ratio 0.86; 95% CI: 0.72-1.03). CONCLUSIONS: Despite differences in national HIV care provision and treatment guidelines, mortality risk did not differ between CANOC and UK CHIC study participants who acquired HIV through sexual transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».