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Enregistrement W2736786782 · doi:10.5539/ijsp.v6n5p42

Application of Poisson Mixed Combined Models for Identifying Correlations of CD4 Count Progression in HIV Infected TB Patients During ART Treatment Period

2017· article· en· W2736786782 sur OpenAlexvenueno aff
Aboma Temesgen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics and Probability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCount dataMedicinePoisson regressionPoisson distributionCorrelationHuman immunodeficiency virus (HIV)AmbulatoryInternal medicineStatisticsImmunologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CD4 count is used to measures the number CD4 cells in the blood mostly during ART treatment to know the risk progression of HIV in the HIV infected patients. This continuously measured CD4 count during the treatment period results longitudinal data having correlation and over dispersion effects. While modeling such data to identify associated factors of change in CD4 count to monitor the progression of HIV most of the study did not considered these two main effects. The main aim of this study was also to consider these two main effect to identify the risk factors CD4 count progression based on 239 HIV infected TB patients who were 18 years old and above taking ART treatment from $1^{st}$ September 2009 to $1^{st}$ July 2014 at Jimma University Specialize Hospital. The result of study showed Poisson normal Gamma combine model which handles correlation and over dispersion effects of CD4 count simultaneously was an appropriate fit of the data among different Poisson mixed combined models considered for the study based on Akaki information criteria (AIC)comparisons. The estimated model depicts linear time and it's interaction effect with functional status category group of the patients have positive effect whereas quadratic time has the negative effect on the progression of CD4 count. The model also showed baseline bedridden and ambulatory functional status group patients has lower average CD4 count measurements in comparison with working functional status group patients counterparts. Therefore, while modeling CD4 count correlation and over dispersion should be taken in to consideration since the CD4 count value was correlated due to repeated measurement and it's variance larger than mean leading to over dispersion. Being at bedridden, ambulatory functional status at baseline in comparison with working functional status group and having quadratic time effects were also the associated risk factors that lowers the CD4 count measurements of the patients during the ART treatment period at the study area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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