Non-Hodgkin lymphoma risk in adults living with HIV across five continents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare non-Hodgkin lymphoma (NHL) incidence rates in adults who started antiretroviral therapy (ART) across the Asia-Pacific, South Africa, Europe, Latin, and North America. METHODS: We included cohort data of adults living with HIV who started ART after 1995 within the framework of the International epidemiology Databases to Evaluate AIDS (IeDEA) and the Collaboration of Observational HIV Epidemiological Research in Europe (COHERE). We used flexible parametric survival models to compare regional NHL rates at 2 years after ART start and to identify risk factors for NHL. RESULTS: We included 210 898 adults with 1.1 million person-years (pys) of follow-up and 1552 incident NHL cases (raw overall incidence rate 142/100 000 pys). After adjusting for age at ART start, first-line ART regimen, calendar period of ART start, and especially current CD4 cell count, NHL rates were similar across regions for most population groups. However, South African women remained at increased risk of developing NHL compared with their European counterparts [adjusted hazard ratio [aHR] 1.79, 95% CI 1.19-2.70]. In Europe, Latin, and North America, NHL risk was highest in MSM (aHR 1.30, 95% CI 1.14-1.48), followed by heterosexual men (referent), and women (aHR 0.66, 95% CI 0.57-0.78). CONCLUSIONS: The risk of developing NHL is higher in women in South Africa than in Europe and higher in MSM compared with heterosexual men and women. Reasons for these differences remain unclear. Early ART access and regular patient monitoring to avert low CD4 cell counts remain key for NHL prevention.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».