Cancer-Attributable Mortality Among People With Treated Human Immunodeficiency Virus Infection in North America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer remains an important cause of morbidity and mortality in people with human immunodeficiency virus (PWHIV) on effective antiretroviral therapy (ART). Estimates of cancer-attributable mortality can inform public health efforts. METHODS: We evaluated 46956 PWHIV receiving ART in North American HIV cohorts (1995-2009). Using information on incident cancers and deaths, we calculated population-attributable fractions (PAFs), estimating the proportion of deaths due to cancer. Calculations were based on proportional hazards models adjusted for age, sex, race, HIV risk group, calendar year, cohort, CD4 count, and viral load. RESULTS: There were 1997 incident cancers and 8956 deaths during 267145 person-years of follow-up, and 11.9% of decedents had a prior cancer. An estimated 9.8% of deaths were attributable to cancer (cancer-attributable mortality rate 327 per 100000 person-years). PAFs were 2.6% for AIDS-defining cancers (ADCs, including non-Hodgkin lymphoma, 2.0% of deaths) and 7.1% for non-AIDS-defining cancers (NADCs: lung cancer, 2.3%; liver cancer, 0.9%). PAFs for NADCs were higher in males and increased strongly with age, reaching 12.5% in PWHIV aged 55+ years. Mortality rates attributable to ADCs and NADCs were highest for PWHIV with CD4 counts <100 cells/mm3. PAFs for NADCs increased during 1995-2009, reaching 10.1% in 2006-2009. CONCLUSIONS: Approximately 10% of deaths in PWHIV prescribed ART during 1995-2009 were attributable to cancer, but this fraction increased over time. A large proportion of cancer-attributable deaths were associated with non-Hodgkin lymphoma, lung cancer, and liver cancer. Deaths due to NADCs will likely grow in importance as AIDS mortality declines and PWHIV age.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».