Progressive increases in fat mass occur in adults living with HIV on antiretroviral therapy, but patterns differ by sex and anatomic depot
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although weight gain on ART is common, the long-term trajectory of and factors affecting increases in fat mass in people living with HIV are not well described. METHODS: Men and women living with HIV in the Modena HIV Metabolic Clinic underwent DXA scans every 6-12 months for up to 10 years (median 4.6 years). Regression modelling in both combined and sex-stratified models determined changes in and clinical factors significantly associated with trunk and leg fat mass over the study period. RESULTS: A total of 839 women and 1759 men contributed two or more DXA scans. The baseline median age was 44 years and BMI 22.9 kg/m2; 76% were virologically suppressed on ART at baseline. For both sexes, trunk and leg fat consistently increased over the study period, with mean yearly trunk and leg fat gain of 3.6% and 7.5% in women and 6.3% and 10.8% in men, respectively. In multivariate analysis, factors associated with greater fat mass included female sex, per-year ART use (specifically tenofovir disoproxil fumarate and integrase strand transfer inhibitor therapy), per-unit BMI increase, no self-reported physical activity and CD4 nadir <200 cells/mm3. CONCLUSIONS: Among people living with HIV on ART, trunk and leg fat mass increased steadily over a median of 4.6 years of follow up, particularly among women. After controlling for traditional risk factors, HIV- and ART-specific risk factors emerged.
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 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 ».