Personalized Risk Index for Neurocognitive Decline Among People With Well-Controlled HIV Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the predictors of neurocognitive decline in HIV+ individuals with good virological control. Identification of modifiable risk factors would allow targeted interventions to reduce the risk of decline in higher risk individuals. The objective of this study was to develop a risk index to predict neurocognitive decline over 3 years in aviremic HIV+ individuals. METHODS: As part of the CNS HIV Anti-Retroviral Therapy Effects Research (CHARTER) study, HIV+ adults completed clinical evaluation and neuropsychological tests every 6 months. Group-based trajectory analysis was used to detect patterns of neurocognitive change; individuals who deteriorated ≥ 0.5 SD on at least one neuropsychological test were considered decliners. Multiple logistic regression was used to identify baseline sociodemographic, clinical, biological, and lifestyle factors associated with decline in the subgroup that was consistently aviremic during the first 3 years. A risk index was developed using the beta-coefficients from the final regression model. RESULTS: Neurocognitive decline occurred in 23 of 191 (12%) participants followed longitudinally. The baseline factors that predicted decline were glomerular filtration rate ≤50 mL/min, known duration of HIV infection ≥15 years, education ≤12 years, and cerebrospinal fluid protein >45 mg/dL. CONCLUSIONS: Using this analytic approach, neurocognitive decline was uncommon in this sample of aviremic HIV+ individuals. The 3-year risk of decline ranged from 2% in those with no risk factors to 95% in those with all 4. The strongest predictor was glomerular filtration rate, also a predictor of cardiovascular disease. This raises the possibility that controlling vascular risk factors could reduce the risk of neurocognitive decline.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».