Differences in survival among adults with HIV-associated Kaposi's sarcoma during routine HIV treatment initiation in Zomba district, Malawi: a retrospective cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The HIV epidemic is a major public health concern throughout Africa. Malawi is one of the worst affected countries in sub-Saharan Africa with a 2014 national HIV prevalence currently estimated at 10% (9.3-10.8%) by UNAIDS. Study reports, largely in the African setting comparing outcomes in HIV patients with and without Kaposi's sarcoma (KS) indicate poor prognosis and poor health outcomes amongst HIV+KS patients. Understanding the mortality risk in this patient group could help improve patient management and care. Methods: Using data for the 559 adult HIV+KS patients who started ART between 2004 and September 2011 at Zomba clinic in Malawi, we estimated relative hazard ratios for all-cause mortality by controlling for age, sex, TB status, occupation, date of starting treatment and distance to the HIV+KS clinic. Results: Patients with tuberculosis (95% CI: 1.05-4.65) and patients who started ART before 2008 (95% CI: 0.34-0.81) were at significantly greater risk of dying. A random-effects Cox model with Log-Gaussian frailties adequately described the variation in the hazard for mortality. Conclusion: The year of starting ART and TB status significantly affected survival among HIV+KS patients. A sub-population analysis of this kind can inform an efficient triage system for managing vulnerable patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».