Differences in CD4 Cell Counts at Seroconversion and Decline Among 5739 HIV-1–Infected Individuals with Well-Estimated Dates of Seroconversion
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».