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Enregistrement W2761505404 · doi:10.1371/journal.pone.0185352

Predictors of transitions in frailty severity and mortality among people aging with HIV

2017· article· en· W2761505404 sur OpenAlexafffund
Thomas D. Brothers, Susan Kirkland, Olga Theou, Stefano Zona, Andrea Malagoli, Lindsay Wallace, Chiara Stentarelli, Cristina Mussini, Julian Falutz, Giovanni Guaraldi, Kenneth Rockwood

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityEuropean CommissionDalhousie Medical Research FoundationGilead Sciences
Mots-clésMedicineViral loadInternal medicineCohort studyCohortBody mass indexProspective cohort studyHuman immunodeficiency virus (HIV)DemographyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People aging with HIV show variable health trajectories. Our objective was to identify longitudinal predictors of frailty severity and mortality among a group aging with HIV. METHODS: Exploratory analyses employing a multistate transition model, with data from the prospective Modena HIV Metabolic Clinic Cohort Study, based in Northern Italy, begun in 2004. Participants were followed over four years from their first available visit. We included all 963 participants (mean age 46.8±7.1; 29% female; 89% undetectable HIV viral load; median current CD4 count 549, IQR 405-720; nadir CD4 count 180, 81-280) with four-year data. Frailty was quantified using a 31-item frailty index. Outcomes were frailty index score or mortality at four-year follow-up. Candidate predictor variables were baseline frailty index score, demographic (age, sex), HIV-disease related (undetectable HIV viral load, current CD4+ T-cell count, nadir CD4 count, duration of HIV infection, and duration of antiretroviral therapy [ARV] exposure), and behavioral factors (smoking, injection drug use (IDU), and hepatitis C virus co-infection). RESULTS: Four-year mortality was 3.0% (n = 29). In multivariable analyses, independent predictors of frailty index at follow-up were baseline frailty index (RR 1.06, 95% CI 1.05-1.07), female sex (RR 0.93, 95% CI 0.87-0.98), nadir CD4 cell count (RR 0.96, 95% CI 0.93-0.99), duration of HIV infection (RR 1.06, 95% CI 1.01-1.12), duration of ARV exposure (RR 1.08, 95% CI 1.02-1.14), and smoking pack-years (1.03, 1.01-1.05). Independent predictors of mortality were baseline frailty index (OR 1.19, 1.02-1.38), current CD4 count (0.34, 0.20-0.60), and IDU (2.89, 1.30-6.42). CONCLUSIONS: Demographic, HIV-disease related, and social and behavioral factors appear to confer risk for changes in frailty severity and mortality among people aging with HIV.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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