Understanding Comorbidities and Their Contribution to Predictors of Medical Resource Utilization for an Age- and Sex-Matched Patient Population Living With HIV: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than 60% of people aging with HIV are observed to have multiple comorbidities, which are attributed to a variety of factors (eg, biological and environmental), with sex differences observed. However, understanding these differences and their contribution to medical resource utilization remains challenging as studies conducted exclusively and predominantly among males do not translate well to females, resulting in inconsistent findings across study cohorts and limiting our knowledge of sex-specific comorbidities. OBJECTIVE: The objective of the study was to provide further insight into aging-related comorbidities, their associated sex-based differences, and their contribution to medical resource utilization, through the analysis of HIV patient data matched by sex. METHODS: International Classification of Disease 9/10 diagnostic codes that comprise the electronic health records of males (N=229) and females (N=229) were categorized by individual characteristics, chronic and mental health conditions, treatment, high-risk behaviors, and infections and the codes were used as predictors of medical resource utilization represented by Charlson comorbidity scores. RESULTS: Significant contributors to high Charlson scores in males were age (beta=2.37; 95% CI 1.45-3.29), longer hospital stay (beta=.046; 95% CI 0.009-0.083), malnutrition (beta=2.96; 95% CI 1.72-4.20), kidney failure (beta=2.23; 95% CI 0.934-3.52), chemotherapy (beta=3.58; 95% CI 2.16-5.002), history of tobacco use (beta=1.40; 95% CI 0.200-2.61), and hepatitis C (beta=1.49; 95% CI 0.181-2.79). Significant contributors to high Charlson scores in females were age (beta=1.37; 95% CI 0.361-2.38), longer hospital stay (beta=.042; 95% CI 0.005-0.078), heart failure (beta=2.41; 95% CI 0.833-3.98), chemotherapy (beta=3.48; 95% CI 1.626-5.33), and substance abuse beta=1.94; 95% CI 0.180, 3.702). CONCLUSIONS: Our findings identified sex-based differences in medical resource utilization. These include kidney failure for men and heart failure for women. Increased prevalence of comorbidities in people living long with HIV has the potential to overburden global health systems. The development of narrower HIV phenotypes and aging-related comorbidity phenotypes with greater clinical validity will support intervention efficacy.
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 ».