Multimorbidity Among Persons Living with Human Immunodeficiency Virus in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Age-associated conditions are increasingly common among persons living with human immunodeficiency virus (HIV) (PLWH). A longitudinal investigation of their accrual is needed given their implications on clinical care complexity. We examined trends in the co-occurrence of age-associated conditions among PLWH receiving clinical care, and differences in their prevalence by demographic subgroup. Methods: This cohort study was nested within the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design. Participants from HIV outpatient clinics were antiretroviral therapy-exposed PLWH receiving clinical care (ie, ≥1 CD4 count) in the United States during 2000-2009. Multimorbidity was irreversible, defined as having ≥2: hypertension, diabetes mellitus, chronic kidney disease, hypercholesterolemia, end-stage liver disease, or non-AIDS-related cancer. Adjusted prevalence ratios (aPR) and 95% confidence intervals (CIs) comparing demographic subgroups were obtained by Poisson regression with robust error variance, using generalized estimating equations for repeated measures. Results: Among 22969 adults, 79% were male, 36% were black, and the median baseline age was 40 years (interquartile range, 34-46 years). Between 2000 and 2009, multimorbidity prevalence increased from 8.2% to 22.4% (Ptrend < .001). Adjusting for age, this trend was still significant (P < .001). There was no difference by sex, but blacks were less likely than whites to have multimorbidity (aPR, 0.87; 95% CI, .77-.99). Multimorbidity was the highest among heterosexuals, relative to men who have sex with men (aPR, 1.16; 95% CI, 1.01-1.34). Hypertension and hypercholesterolemia most commonly co-occurred. Conclusions: Multimorbidity prevalence has increased among PLWH. Comorbidity prevention and multisubspecialty management of increasingly complex healthcare needs will be vital to ensuring that they receive needed care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».