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Enregistrement W2947962681 · doi:10.1186/s12879-019-3784-y

Cognitive screening in treatment-naïve HIV-infected individuals in Hong Kong – a single center study

2019· article· en· W2947962681 sur OpenAlexaboutno aff
Fiona C.C. Chan, Phillip Chan, Iris Chan, Andrew T. Chan, Tommy Hing‐Cheung Tang, Wilson Lam, Wen-Ki Fong, M. P. Lee, Patrick Li, Germaine H. F. Chan

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentNeurocognitiveDepression (economics)Human immunodeficiency virus (HIV)Patient Health QuestionnairePsychiatryInternal medicinePediatricsCognitionCognitive impairmentFamily medicineDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV-associated neurocognitive disorder (HAND) remains prevalent in the era of combination antiretroviral therapy (cART). The prevalence of HAND in Hong Kong is not known. METHODS: Between 2013 and 2015, 98 treatment-naïve HIV-1-infected individuals were referred to and screened by the AIDS Clinical Service, Queen Elizabeth Hospital with (1) the International HIV Dementia Scale (IHDS), a screening tool that targets moderate to severe HAND, (2) the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a frequently used cognitive screening test and (3) the Patient Health Questionnare-9 (PHQ-9), a 9-item questionnaire that evaluates depression symptoms. Within the study period, 57 of them completed the second set of IHDS and MoCA at 6 months after baseline assessment. RESULTS: Most participants were male (94%), with a median age of 31 years. At baseline, 38 (39%) and 25 (26%) of them scored below the IHDS (≤10) and MoCA (25/26) cut-offs respectively. Poor IHDS performers also scored lower on MoCA (p = 0.039) but the correlation between IHDS and MoCA performance was weak (r = 0.29, p = 0.004). Up to a third of poor IHDS performers (13/38) showed moderate depression (PHQ-9 > 9). In the multivariable analysis, a lower education level (p = 0.088), a history of prior psychiatric illness (p = 0.091) and the presence of moderate depression (p = 0.079) tended to be significantly associated with poor IHDS performance. At follow-up, 54 out of 57 were on cART, of which 46 (85%) had achieved viral suppression. Their blood CD4+ T-lymphocytes and IHDS scores were higher at follow-up compared to baseline values (both p < 0.001) but their MoCA performance was similar at both assessments. Of note, 17 participants in this subgroup scored below the IHDS cut-off at both assessments. CONCLUSIONS: Poor IHDS performance, and likely cognitive impairment, was frequently observed in treatment-naïve HIV-infected individuals in our locality. A considerable proportion continued to score below the IHDS cut-off at 6 months after cART. Depression was frequently observed in this vulnerable population and was associated with poor IHDS performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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