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Enregistrement W2748171261 · doi:10.1097/00126334-200309010-00012

Differences in CD4 Cell Counts at Seroconversion and Decline Among 5739 HIV-1–Infected Individuals with Well-Estimated Dates of Seroconversion

2003· article· en· W2748171261 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeroconversionMedicineAntiretroviral therapyDemographyImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicineViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied repeated measurements of CD4 cell counts on 5739 HIV-1-infected individuals with reliably estimated dates of seroconversion (SC) aged > or =15 years at SC prior to initiation of highly active antiretroviral therapy (HAART) or AIDS using random effects models. Estimated CD4 cell count at SC differed significantly by sex, exposure group, and age, being higher in women, hemophilic men, and injection drug users (IDUs) as well as in those aged >40 years at SC. The rate of CD4 cell count decline did not differ significantly by sex; thus, differences between men and women were stable throughout the HIV-1 incubation period. There was a monotonic relationship between CD4 slopes and age at SC, with steeper slopes in older subjects. At 5 years after SC, the median difference in CD4 cell counts between the oldest (>40 years at SC) and youngest (16-20 years at SC) subjects was around 90 cells/microL. Mean rate of CD4 decline was significantly steeper in subjects diagnosed during acute infection. There was no evidence of a faster loss of CD4 cells in subjects who seroconverted after 1994. Apart from hemophilic men, who tended to have a steeper rate of CD4 decline on average, mean CD4 slopes did not differ by exposure category. These results suggest that before the initiation of HAART or other interventions based on immune status, consideration of demographic factors may be worthwhile.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations89
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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