Middle-Aged Men With HIV Have Diminished Accelerometry-Based Activity Profiles Despite Similar Lab-Measured Gait Speed: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People aging with HIV are living with increased risk for functional decline compared with uninfected adults of the same age. Early preclinical changes in biomarkers in middle-aged individuals at risk for mobility and functional decline are needed. OBJECTIVE: This pilot study aims to compare measures of free-living activity with lab-based measures. In addition, we aim to examine differences in the activity level and patterns by HIV status. METHODS: Forty-six men (23 HIV+, 23 HIV-) currently in the MATCH (Muscle and Aging Treated Chronic HIV) cohort study wore a consumer-grade wristband accelerometer continuously for 3 weeks. We used free-living activity to calculate the gait speed and time spent at different activity intensities. Accelerometer data were compared with lab-based gait speed using the 6-minute walk test (6-MWT). Plasma biomarkers were measured and biobehavioral questionnaires were administered. RESULTS: HIV+ men more often lived alone (P=.02), reported more pain (P=.02), and fatigue (P=.048). In addition, HIV+ men had lower blood CD4/CD8 ratios (P<.001) and higher Veterans Aging Cohort Study Index scores (P=.04) and T-cell activation (P<.001) but did not differ in levels of inflammation (P=.30) or testosterone (P=.83). For all participants, accelerometer-based gait speed was significantly lower than the lab-based 6-MWT gait speed (P<.001). Moreover, accelerometer-based gait speed was significantly lower in HIV+ participants (P=.04) despite the absence of differences in the lab-based 6-MWT (P=.39). HIV+ participants spent more time in the lowest quartile of activity compared with uninfected (P=.01), who spent more time in the middle quartiles of activity (P=.02). CONCLUSIONS: Accelerometer-based assessment of gait speed and activity patterns are lower for asymptomatic men living with HIV compared with uninfected controls and may be useful as preclinical digital biomarkers that precede differences captured in lab-based measures.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».