MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2749191720 · doi:10.1016/j.jiph.2017.08.001

Rapid CD4 decline prior to antiretroviral therapy predicts subsequent failure to reconstitute despite HIV viral suppression

2017· article· en· W2749191720 sur OpenAlexaff
Majid Darraj, Leigh Anne Shafer, Shanna Chan, Ken Kasper, Yoav Keynan

Notice bibliographique

RevueJournal of Infection and Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineViral loadVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV-1 infection is characterized by loss of CD4 T cells, leading to immunodeficiency. Initiation of antiretroviral therapy (ART) results in suppression of the viral load and increased CD4 counts. Both viral and host factors determine CD4 cell responses to ART with approximately 15–30% of individuals having suboptimal increase of CD4 T cell count, most commonly due to lack of compliance to ART. A smaller fraction of patients will have immune reconstitution failure and suboptimal CD4 increase despite suppression of HIV replication, and these individuals are at risk for adverse health outcomes. We sought to characterize the factors associated with decreased immunological response among Manitoba’s HIV patient population. This retrospective case-control study included HIV patients with immune reconstitution failure despite suppression of HIV replication by ART. The immune reconstitution failure was defined by CD4 cell count increase from baseline of less than 100 CD4 cells/mm 3 or lack of increase to above 200 CD4 cells/mm 3 within one year of viral load suppression. Age and nadir CD4 cell counts are known risk factors associated with immune reconstitution failure. We chose controls (Patients with immune reconstitution success) of similar age and CD4 nadir cell with cases (Patients with immune reconstitution failure). We explored the potential effects of gender, HLA type, presence of co-infection, ethnicity, ART type, and rate of pre-treatment CD4 decline among cases and controls. Of more than 550 patients followed by our HIV clinic, 42 individuals met our definition of immune reconstitution failure and they were assigned to the cases group. 31 patients, comprising a range of ages and CD4 nadirs similar to those of the cases, were assigned to the control group. Our primary analysis was a regression model, predicting post-ART change in CD4 over time. After controlling for age and nadir CD4 cell counts, the only potential predictor that appears consistently associated with the rate of post-ART rise in CD4 over time in our cohort, regardless of the other variables that we have controlled for, is the rate of decline in CD4 pre-ART initiation. Several factors have been variably correlated with immune reconstitution failure of CD4 T cell count. Age and low CD4 nadir are factors previously shown to correlate with immune reconstitution failure; and we have controlled for them in our study. Another possible predictor is the rate of decline in CD4 pre-ART, which can serve as an additional marker of reconstitution failure and necessitate prioritizing individuals to ART initiation or identification of a subset of individuals that may be targeted for future adjunct strategies to improve immune recovery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Infection and Public HealthMême sujetHIV/AIDS Research and InterventionsTravaux en français237 207